MCMC

马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）是一种用于估计复杂分布参数的采样方法。它通过构建一个马尔可夫链来生成样本，从而避免了直接计算复杂分布的积分问题。MCMC方法的关键思想是将目标分布与易于采样的先验分布相关联，然后通过马尔可夫链的平稳分布来获得目标分布的样本。这种方法在统计物理学、贝叶斯统计学和机器学习等领域具有广泛的应用。MCMC方法的优点是可以处理高维空间和非线性问题，但需要选择合适的先验分布和链长以确保收敛性和效率。