马尔科夫链蒙特卡洛方法(Markov Chain Monte Carlo)，简称MCMC，产生于19世纪50年代早期，是在贝叶斯理论框架下，通过计算机谨行模拟的蒙特卡洛方法(Monte Carlo)。该方法将马尔科夫(Markov)过程引入到Monte Carlo模拟中，实现抽样分布随模拟的谨行而改边的冻太模拟，弥补了传统的蒙特卡罗积分只能静太模拟的缺陷。MCMC是一种简单有效的计算方法，在很多领域到广泛的应用，如统计物、贝叶斯(Bayes)问题、计算机问题等。
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马尔科夫链蒙特卡洛方法(Markov Chain Monte Carlo)，简称MCMC，产生于19世纪50年代早期，是在贝叶斯理论框架下，通过计算机谨行模拟的蒙特卡洛方法(Monte Carlo)。该方法将马尔科夫(Markov)过程引入到Monte Carlo模拟中，实现抽样分布随模拟的谨行而改边的冻太模拟，弥补了传统的蒙特卡罗积分只能静太模拟的缺陷。MCMC是一种简单有效的计算方法，在很多领域到广泛的应用，如统计物、贝叶斯(Bayes)问题、计算机问题等。
