-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 1
/
Astrid.out
216 lines (216 loc) · 7.71 KB
/
Astrid.out
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
AstridsModified.py:228: RuntimeWarning: overflow encountered in exp
p_old = np.sum([np.exp(a) for a in log_lik_list_scaled])
AstridsModified.py:185: RuntimeWarning: divide by zero encountered in double_scalars
new_alpha = (m**2)/v
AstridsModified.py:193: RuntimeWarning: divide by zero encountered in double_scalars
new_alpha = (m**2)/v
0.005 20
0.005 20
0.005 20
0.005 20
0.005 20
0.005 20
0.005 20
0.005 20
0.005 20
0.005 20
0.005 20
0.005 20
0.005 20
0.005 20
0.005 20
0.005 20
0.005 20
0.005 20
0.005 20
0.005 20
0.005 20
0.005 20
0.005 20
0.005 20
0.005 20
0.005 20
0.005 20
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
0.004207068775388316 23.9033270732949
Traceback (most recent call last):
File "AstridsModified.py", line 317, in <module>
(A_list,tau_list,c) = particle_marginal_Metropolis_Hastings_both(A_p_start,tau_start, W_0, b1, b2, iterations,alpha, alpha_tau)
File "AstridsModified.py", line 256, in particle_marginal_Metropolis_Hastings_both
w_p_new, v_p_new = resample_weights(w_p_new,v_p_new,P)
File "AstridsModified.py", line 94, in resample_weights
custm = scipy.stats.rv_discrete(name='custm', values=(xk, pk))
File "/lustre1/work/maudr/Prosjektoppgave/datasci/lib/python3.8/site-packages/scipy/stats/_distn_infrastructure.py", line 3529, in __init__
raise ValueError("The sum of provided pk is not 1.")
ValueError: The sum of provided pk is not 1.