梅特罗波利斯-黑斯廷斯算法
梅特羅波利斯－黑斯廷斯算法（英語：Metropolis–Hastings algorithm）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布中抽取隨機樣本序列。得到的序列可用於估計該概率分布或計算積分（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）分布中採樣。對於單變量分布而言，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 W・K・黑斯廷斯。