JAX中的多变量正态分布抽样给出了类型错误

JAX是一个用于机器学习和科学计算的开源Python库，支持自动微分、GPU加速以及可移植的XLA加速器编译器。JAX中的多变量正态分布抽样是指从一个多维正态分布中抽取样本。

多变量正态分布是一个在统计学中常用的概率分布模型，用于描述多个随机变量之间的关系。它具有以下特点：

• 每个变量都是正态分布的。
• 不同变量之间可能存在相关性，可以通过协方差矩阵来描述。

多变量正态分布抽样在机器学习和统计分析中起着重要的作用，特别是在生成模型和蒙特卡洛方法中。通过从多变量正态分布中抽取样本，可以生成符合该分布的随机数据，用于模拟实验、生成样本数据、评估模型性能等。

JAX提供了jax.random.multivariate_normal函数来实现多变量正态分布抽样。该函数接受两个参数：均值向量（mean）和协方差矩阵（covariance）。均值向量描述了每个变量的平均值，协方差矩阵描述了变量之间的相关性和方差。使用该函数可以方便地从多变量正态分布中抽取样本。

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