| 释义 |
马尔可夫链蒙特卡罗方法
Encyclopedia
理学时间序列释
Markov Chain Monte Carlo method马尔可夫链蒙特卡罗方法
一种从任意分布进行近似采样的通用方法，主要思想是生成一个马尔可夫链，其极限分布等于所需的分布。又称MCMC方法。
理学统计计算释
Markov chain Monte Carlo method，MCMC马尔可夫链蒙特卡罗方法
马尔可夫链蒙特卡罗方法是由N.梅特罗波利斯（N.Metropolis）于20世纪50年代基于马尔可夫链的基本性质提出，它是在贝叶斯理论框架下通过计算机进行模拟的一种方法。此方法是将马尔可夫过程引入蒙特卡罗模拟中，实现抽样分布随模拟的进行而改变，它可从任一状态出发，模拟马尔可夫过程，不断进行状态转移，最终收敛到平稳分布，实现在一个指定分布上的采样。
Mathematics
＞概率论＞马尔可夫过程＞释义
Markov chain Monte Carlo methods马尔可夫链蒙特卡罗方法
＞数理统计＞非参数统计＞释义
Markov chain Monte Carlo (MCMC)马尔可夫链蒙特卡罗方法
＞计算数学＞统计计算与蒙特卡罗方法＞释义
Markov chain Monte Carlo method马尔可夫链蒙特卡罗方法
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