MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）

MCMC用于解决高维概率分布的采样与积分问题，核心是设计马尔可夫链使其平稳分布为目标分布。常见算法有Metropolis-Hastings和Gibbs采样。它广泛应用于贝叶斯统计、统计物理和机器学习中的参数估计与模型推断。