高效模拟退火剩余静校正

模拟退火是一个MonteCarlo优化过程，它摹仿了退火的物理过程，能较好地克服低信噪比、大静校正值引起的周期跳跃问题，便获得的解近于真实的情况。但由于其计算机运行时间长，温度难确定而使其应用受到限制。本文在模拟退火剩余静校正中阐述了后验概率的求取方法，利用求取后验概率的公式自动确定起始温度，并根据退火原理实现温度的自动控制和门槛位自动转换。利用这些方法能有效地提高收敛速度，减少迭代次数。