设目标分布为 则X|Y∼B(n, y)（注：二项分布）, Y|X∼Beta(x + α, n − x + β)（注：Beta分布）。易见Y 的边缘分布为Beta(α, β)。用Gibbs 抽样方法模拟生成(X, Y) 的样本（链）。

好的，这是一个关于Gibbs抽样方法的问题。

首先，我们可以根据Y的边缘分布Beta(α, β)生成一个初始的Y的值，假设为Y0。然后，在每次迭代中，我们先根据Yi的值，生成一个条件概率分布B(n, Yi)来生成Xi+1的值。接着，我们再根据生成的Xi+1的值，生成条件概率分布Beta(Xi+1 + α, n - Xi+1 + β)来生成Yi+1的值。这样，我们就得到了一个(X, Y)的样本（链）。

重复进行上述迭代过程，可以得到一个长为N的样本链。由于Gibbs抽样方法具有马尔可夫链的性质，因此可以通过去除一定的迭代次数，使得得到的样本具有稳定的分布，并且可以用于估计目标分布的各种统计量。

需要注意的是，该方法的收敛性和效率都与条件分布的选择有关，因此需要根据具体问题灵活选择条件分布。