切片采样器不会“从对数密度中采样”。但是，它可以在计算中使用对数密度来从密度中获得相关的观察序列。

切片采样器的基本思想是根据密度本身，但由于各种原因（主要是计算精度），使用对数密度通常更方便。

只要您使用 do everything 的方式与在 density 方面完全一致，那么无论使用 log density 都没有问题。

此处维基百科中单变量案例的描述说：

• 给定一个样本中随机均匀地选择； $x$$y$$[0, f(x)]$
• 给定中随机均匀地选择。 $y$$x$$f^{-1}[y, +\infty)$
• 的样本是通过忽略值获得的。 $x$$y$

中的负指数分布采样来代替第一步，其中指数的下限位于；的事实）和以前一样进行。结果就像我们根据原始算法准确采样一样，该算法处的密度本身下均匀采样......但实际上，对数尺度的计算做得“更好” -精度损失较小。$-\log y$$-\log(f(x))$$y$$x$

Neal 在 Annals 论文中非常清楚地解释了这样做的动机，您包含了 (p712) 的参考：

而不是本身通常更安全， 以避免可能出现的浮点下溢问题。然后可以使用辅助变量 ，其中 与平均值呈指数分布，并通过定义切片。$g(x)=\log(f(x))$$f(x)$$z=\log(y)=g(x_0)−e$$e$$S={x:z<g(x)}$