BridgeStan 开发和使用教程

1. 项目介绍

BridgeStan 是一个开源项目，它提供了通过 Python、Julia、Rust 和 R 语言对 Stan 模型方法的高效内存访问。Stan 是一种概率编程语言，用于编码统计模型。BridgeStan 的设计初衷是为了在高级语言中开发适用于任意 Stan 模型的推断算法。

2. 项目快速启动

安装

首先，你需要安装 C++ 工具链（包括库、编译器和 make 命令）。然后，克隆 BridgeStan 仓库：

git clone --recurse-submodules https://github.com/roualdes/bridgestan.git

编译 Stan 程序

为了将 test_models/multi/multi.stan 编译为一个共享对象（.so 文件），执行以下命令：

cd bridgestan
make test_models/multi/multi_model.so

请注意，第一次运行此命令时，需要互联网连接以下载适合你平台的 Stan 编译器。

Python 示例

以下是一个使用 Python 调用 Stan 模型的基础示例：

# 导入 bridgestan 库
import bridgestan as bst

# 加载编译好的模型
stan_model = bst.StanModel(file_path="test_models/multi/multi_model.so")

# 定义模型参数
data = {"N": 10}
params = {"theta": 0.5}

# 进行推断
fit = stan_model.sample(data=data, params=params, num_chains=1, num_warmup=500, num_samples=1000)

3. 应用案例和最佳实践

BridgeStan 适用于多种场景，以下是一些使用案例和最佳实践：

• 在 Julia 中使用 BridgeStan：可以通过调用 StanModel 来编译和运行 Stan 模型，实现高效的多线程调用。
• 在 Python 中使用 BridgeStan：可以利用 Python 的简洁语法来处理复杂的统计模型。
• 在 R 中使用 BridgeStan：可以将 R 的数据处理能力与 Stan 的建模能力结合起来。

4. 典型生态项目

以下是一些使用 BridgeStan 的项目：

• Julia 项目：

  • StanLogDensityProblems.jl
  • Pigeons.jl
  • TuringBenchmarking.jl

• Python 项目：

  • nutpie
  • retrospectr
  • SMC-NUTS

• R 项目：

  • hmc-sandbox

请注意，以上项目名称仅作参考，实际使用时请根据具体需求和项目情况选择合适的项目。