马尔可夫链蒙特卡罗算法

马尔可夫链蒙特卡罗算法（Markov Chain Monte Carlo, MCMC）是一种概率统计模拟方法，可以用于解决高维复杂概率分布的问题。它通过构造一个马尔可夫链，使得该马尔可夫链的平稳分布就是我们所需要的概率分布。然后我们利用这个马尔可夫链来进行蒙特卡罗模拟，从而得到我们需要的统计量。

MCMC算法的核心思想是通过一个马尔可夫链来产生服从某一特定分布的样本。在MCMC算法中，我们需要构造一个马尔可夫过程，使得该过程的平稳分布为我们需要抽样的目标分布。然后，我们使用该马尔可夫过程生成一系列样本，这些样本可以看作是从目标分布中抽取得到的。

MCMC算法的主要步骤包括：
1. 构造一个马尔可夫链，使得该链的平稳分布为我们需要抽样的目标分布。
2. 初始化该马尔可夫链的状态。
3. 根据当前状态，使用指定的转移概率分布进行状态转移。
4. 重复步骤3直到达到所需的样本数或收敛。