马尔可夫链蒙特卡洛 马尔可夫链蒙特卡洛英語Markov chain Monte CarloMCMC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先生的一些著作 Jeff Gill Bayesian methods a social and behavioral sciences approach Second Edition London Chapman and HallCRC   ISBN  原始内容存档于  引文格式维护冗余文本 link ref and Robert  Casella