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|title=Monte Carlo statistical methods …样本，并基于马尔科夫链达到平稳分布时的样本（有效样本）进行蒙特卡罗积分。设<math>n</math>为产生的总样本数，<math>m</math>为Markov链达到平稳时的样本数则MCMC方法的基本思路可概括为： …

|title=Monte Carlo Sampling Methods Using Markov Chains and Their Applications * Bernd A. Berg. ''Markov Chain Monte Carlo Simulations and Their Statistical Analysis''. Singapore, World Scientific, …

…l]]，而不是后验模。尤其是当后验分布没有一个简单的解析形式的时候更是这样：在这种情况下，后验分布可以使用 [[Markov chain Monte Carlo]] 技术来模拟，但是找到它的模的优化是很困难或者是不可能的。 …

'''蒙特卡罗方法'''（{{lang-en|Monte Carlo method}}），也称'''统计模拟方法'''，是1940年代中期由于科学技术的发展和[[电子计算机]]的发明，而提出的一种以概率统计理论为指导的数 …|first3 = T.|last4 = Botev|first4 = Z. I. |year =2014 |title=Why the Monte Carlo method is so important today |journal = WIREs Comput Stat|volume=6|pages = …

…特卡罗方法]]的模拟算法。该算法用于模拟物理过程。同时更普遍地应用于[[马尔科夫蒙特卡洛|蒙特卡罗马可夫链]]（Markov chain Monte Carlo，MCMC）抽样方法。<ref>David J. Earl and Michael W. Deem (2005) [http://www.rsc.org …

== 馬可夫毯（Markov blanket） == * [[马尔科夫蒙特卡洛|馬可夫链蒙地卡羅演算法]]（Markov chain Monte Carlo algorithm） …

…ef>，這個數字會隨著 ''L'' 的增加而進行[[指數]]增長。這也是為什麼一般在做易辛模型的數值模擬時，都會採用[[蒙地卡羅方法]]（Monte Carlo method）<ref name="Newman" /> …>β</sub>(ν) 只和目前狀態 μ有關 。事實上，Metropolis 演算法就是[[馬可夫蒙地卡羅]](Markov Chain Monte Carlo)的一個版本。而且因為演算時採用的是單一自旋反轉法，每個狀態可視為和另外 ''L'' 個狀態相連，而每一個狀態轉移則是將其中一個[[自旋]]反轉。<re …

*[[马尔可夫链蒙特卡洛]]（Markov chain Monte Carlo，简称MCMC） …

…rarchical Statistical Models)、動差或最大概似法為主的估計、EM及馬可夫鏈蒙地卡羅(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)演算方法等已被使用；且認為而使用統計方法來解決此問題的領域仍具有發展性，而未來應有更多現存的統計方法可加以應用。 …