gwmmc是Goodman和weare2010仿射的实现
不变系综马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）采样器。MCMC采样
启用贝叶斯推理。许多传统MCMC采样器的问题
对于规模严重的问题，它们的收敛速度很慢
对于高维问题，随机游动的优化是一个困难的问题。
这就是GW算法的优势所在，因为它是仿射不变的。它
可以在规模严重的问题上获得更好的收敛性。它是很多
直接开箱即用更简单，
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