metropolis hastings算法

Metropolis-Hastings算法是一种MCMC（Markov Chain Monte Carlo）算法，用于从一个给定概率分布中采样。它是由Nicholas Metropolis和Nicholas Hastings在1953年提出的。

具体来说，Metropolis-Hastings算法通过构造一个马尔可夫链，使得该链的平稳分布为目标概率分布。在每一步中，该算法首先从一个建议分布中随机采样，然后计算接受该采样的概率。如果接受该采样，则将其添加到马尔可夫链中；否则，保留上一个状态。

Metropolis-Hastings算法的优点在于它可以处理高维问题，并且不需要知道目标概率分布的归一化常数。但是，该算法的缺点在于它的收敛速度通常比其他MCMC算法慢。