优化等。每一步都算作是一个状态。而统计经过次数最多的地方将在下一步中更有可能为目的地。马氏蒙特卡洛方法是一种结合了蒙特卡罗法的解决方案。但不同于以往的蒙特卡洛integration是统计独立的，MCMC中的是"统计相关的"。本方法的相关应用包括：贝叶斯统计、计算物理、计算生物以及计算语言学，此外还有Gill先生的一些着作。</ref> and Robert & Casella.
随机游走算法.马氏链性质决定了下一个方位取决于当前状态和随机变量。这样的性质决定了最终所有的空间将