基于聚类的并行MCMC色谱模型参数估计多模态辨识收敛诊断

实验与模型的不确定性给模型标定带来了多模态困难。贝叶斯推断与\textsc{mcmc}算法已被用于在不确性下获取模型参数的后验分布。然而，多模态导致并行\textsc{mcmc}采样链的收敛准则难以确定。当多条采样链演化至不同模态时，常用的$\widehat{R}$诊断表现不佳。我们将划分式与层次式聚类方法均结合到传统$\widehat{R}$诊断中，以处理粗糙且多模态的目标分布采样。观察到结合参数与颗粒孔扩散参数的分布均呈多模态。因此，用于描述模型蛋白溶菌酶在\textsc{sp} Sepharose \textsc{ff}固定相上离子交换效应的空间位阻质量作用模型在某些实验条件下可能并不完全适用，因为空间位阻质量作用带来的模型不确定性会导致多模态。