考虑二元密度函数 f(x,y) ∝Cnxyx+a-1(1 -y)n-x+b-1, x=0,1,…,n,0 ≤у ≤ 1. 可以证明，对于固定的a=2,b=3,n=10条件分布为Binomial(n,y)和Beta(x+a,n-x+b),利用Gibbs算法生成目标密度为f(x,y)的链.

对于给定的二元密度函数f(x, y) ∝ Cnxy^(x+a-1)(1-y)^(n-x+b-1)，其中x = 0, 1, ..., n，0 ≤ y ≤ 1。

根据题目所述，我们可以证明在固定的条件下（a=2, b=3, n=10），联合分布的条件分布为Binomial(n, y)和Beta(x+a, n-x+b)。

为了生成目标密度为f(x, y)的链，我们可以使用Gibbs抽样算法。Gibbs抽样算法是一种马尔科夫链蒙特卡罗（MCMC）方法，用于从多维联合分布中抽样。

Gibbs算法的步骤如下：
1. 初始化参数x和y为任意的初始值。
2. 重复以下步骤直到收敛：
a. 根据给定的条件分布Binomial(n, y)，从y的条件分布中抽样得到新的y值。
b. 根据给定的条件分布Beta(x+a, n-x+b)，从x的条件分布中抽样得到新的x值。
c. 更新x和y的值为新抽样得到的值。

重复上述步骤直到收敛，即可生成满足目标密度函数f(x, y)的链。

需要注意的是，Gibbs算法的收敛性和抽样效率与初始值的选择有关。因此，在实际应用中，通常需要进行多次迭代，并选择最后几次迭代的样本作为抽样结果。

希望这个回答能够帮助到你！如果有任何进一步的问题，请随时提问。