スライスサンプリング
スライスサンプリングの第1ステップでは拡張確率変数Uからサンプルする。これは等高線の高さにあたるもので、[0, f(x]から一様乱数によりuをサンプルされる。この高さuにより確率密度関数が水平方向にスライスされることが、このアルゴリズムの名前の由来である。特に{x|f(x)>u}なる領域をスライスと呼ぶ。そして次のサンプル点であるxは、このスライス上から再び一様乱数によりサンプルされる。
もしサンプルを試みる確率密度関数が注目領域において逆関数を持つのならば、スライスは連結となるために、アルゴリズムはシンプルである。そうでない場合にはスライスが非連結となるために、このようなスライスから一様に乱数を得ることは一般に容易ではない。これに対処する最もシンプルな方法はステップアウトによりスライスから外れる点により囲まれる領域を得て、その領域の中で棄却サンプリングをすることである。その他の対処法についてもNealの論文に示されている。