# 乘积密度下的期望计算

把多个独立分布的乘积分布下的期望，改成对“共识”与“差异”做回归的问题：只取各分量的蒙特卡洛样本，不评估密度，就能估计任意期望。在HIGGS的1100万条模拟碰撞事件上，PMC-MLP的估计误差为0.0001，合并耗时0.1092分钟，总运行时间约为全数据MCMC的10%；在隐私受限的呼吸数据临床试验中，各PMC变体的合并成本都低于GBF。

把多个独立分布的乘积分布下的期望，改成对“共识”与“差异”做回归的问题：只取各分量的蒙特卡洛样本，不评估密度，就能估计任意期望。在HIGGS的1100万条模拟碰撞事件上，PMC-MLP的估计误差为0.0001，合并耗时0.1092分钟，总运行时间约为全数据MCMC的10%；在隐私受限的呼吸数据临床试验中，各PMC变体的合并成本都低于GBF。