.tex | MC→MCMC 蒙特卡洛模拟，基于马尔科夫链采样
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内容提要
蒙特卡洛模拟是一种用于近似计算的方法，通过生成符合概率分布的随机样本来近似原概率分布。马尔科夫链蒙特卡洛模拟是其中一种方法，通过随机行走和扩散方程来模拟样本。MCMC的通用算法有Metropolis-Hastings和Gibbs采样。
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关键要点
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蒙特卡洛模拟是一种通过生成随机样本来近似计算的方法。
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马尔科夫链蒙特卡洛模拟（MCMC）是蒙特卡洛模拟的一种，利用随机行走和扩散方程来模拟样本。
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计算π的近似值的例子展示了蒙特卡洛模拟的基本原理。
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MCMC的基本思想是通过随机行走来生成符合目标概率分布的样本。
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Metropolis-Hastings算法是MCMC的一种通用算法，涉及初始化、采样函数和接受标准。
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Gibbs采样是一种特殊的采样方法，允许在多维向量情况下简化取样过程。
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