梅特羅波利斯－黑斯廷斯算法

梅特羅波利斯 － 黑斯廷斯算法  是統計學與統計物理中的一種馬爾科夫蒙特卡洛 （ MCMC ） 方法 ， 用於在難以直接採樣時從某一概率分佈中抽取隨機樣本序列 。 得到的序列可用於估計該概率分佈或計算積分 （ 如期望值 ） 等 。 梅特羅波利斯 － 黑斯廷斯或其他MCMC算法一般用於從多變量 （ 尤其是高維 ） 分佈中採樣 。 對於單變量分佈而言 ， 常會使用自適應判別採樣 （ adaptive rejection sampling ） 等其他能抽取獨立樣本的方法 ， 而不會出現MCMC中樣本自相關的問題 。 該算法的名稱源於美國物理學家尼古拉斯 · 梅特羅波利斯與加拿大統計學家 。