11
Làm thế nào bạn sẽ giải thích Markov Chain Monte Carlo (MCMC) cho một giáo dân?
Có lẽ khái niệm, tại sao nó được sử dụng, và một ví dụ.
Chuỗi Markov Monte Carlo (MCMC) đề cập đến một lớp phương pháp để tạo mẫu từ phân phối mục tiêu bằng cách tạo số ngẫu nhiên từ Chuỗi Markov có phân phối cố định là phân phối đích. Các phương thức MCMC thường được sử dụng khi nhiều phương thức trực tiếp hơn để tạo số ngẫu nhiên (ví dụ: phương pháp đảo ngược) là không khả thi. Phương pháp MCMC đầu tiên là thuật toán Metropolis, sau đó được sửa đổi thành thuật toán Metropolis-Hastings.