概念马尔可夫链蒙特卡洛 / Markov Chain Monte Carlo
MCMC
一类通过构造马尔可夫链来从复杂概率分布中采样的统计计算方法，广泛用于贝叶斯推断、统计物理等领域，在目标分布没有解析表达式时尤为有用
时间轴 (近 90 天)
10月9日
控制变量（control variates）是降低MCMC估计量方差的经典手段，通过构造一个期望已知、与目标函数高度相关的辅助变量来抵消随机波动
待验证50%
10月3日
能量模型（EBM）训练便宜但采样昂贵，因为每次采样都需运行完整的MCMC链，没有摊销采样成本
待验证50%
10月2日
引入结构化联合采样（如Gibbs采样或MCMC校正）可近似真实联合分布，但代价是推理复杂度上升
待验证50%
9月7日
MCMC和哈密顿蒙特卡洛(HMC)是蒙特卡洛方法的现代变体，提升了采样效率并使贝叶斯方法能应用于高维复杂模型
待验证50%