馬爾可夫鏈蒙特卡洛

馬爾可夫鏈蒙特卡洛  方法 （ 含隨機遊走蒙特卡洛方法 ） 是一組用馬氏鏈從隨機分佈取樣的算法 ， 之前步驟的作爲底本 。 步數越多 ， 結果越好 。 建立一個具有期望屬性的馬氏鏈並非難事 ， 難的是如何決定通過多少步可以達到在許可誤差內的穩定分佈 。 一個好的馬氏鏈具有快速混合 — — 從開始階段迅速獲得的一個穩定狀態 — — 請參考馬氏鏈最大時間 。 因於初始樣本 ， 最常見的MCMC取樣只能近似得到分佈 。 複雜的MCMC改進算法如過往耦合 ， 但是會消耗更多的計算資源和時間 。 典型用法是模擬一個隨機行走的行人來進行路徑優化等 。 每一步都算作是一個狀態 。 而統計經過次數最多的地方將在下一步中更有可能爲目的地 。 馬氏蒙特卡洛方法是一種結合了蒙特卡羅法的解決方案 。 但不同於以往的蒙特卡洛integration是統計獨立的 ， MCMC中的是統計相關的 。 本方法的相關應用包括 ： 貝葉斯統計 、 計算物理 、 計算生物以及計算語言學 ， 此外還有Gill先生的一些著作 。 </ref> and Robert & Casella.