モンテカルロ法
確率分布の近似に使われる基本的な棄却法は、その棄却確率が次元数の関数として指数関数的に増加する、次元の呪いの影響を受ける。M-Hアルゴリズムなどマルコフ連鎖モンテカルロ法では、次元の影響が同程度には起きないことが多い。そのため、確率分布が定義されている状態空間の次元が高い場合、マルコフ連鎖モンテカルロ法を用いることは自然である。そのためマルコフ連鎖モンテカルロ法は、多くの分野で使用されている階層ベイズモデルや高次元な統計モデルの事後分布の近似方法としてよく選ばれている。