马尔可夫链蒙特卡洛（，）方法（含随机游走蒙特卡洛方法）是一组用马氏链从随机分布取样的算法，之前步骤的作为底本。步数越多，结果越好。建立一个具有期望属性的马氏链并非难事，难的是如何决定通过多少步可以达到在许可误差内的稳定分布。一个好的马氏链具有"快速混合"——从开始阶段迅速获得的一个稳定状态——请参考马氏链最大时间。因于初始样本，最常见的MCMC取样只能近似得到分布。复杂的MCMC改进算法如过往耦合，但是会消耗更多的计算资源和时间。典型用法是模拟一个随机行走的行人来进行路径优化等。每一步都算作是一