Łańcuch Markowa Monte Carlo jest metodą opartą na łańcuchach Markowa, która pozwala nam uzyskać próbki (w ustawieniu Monte Carlo) z niestandardowych rozkładów, z których nie możemy bezpośrednio pobierać próbek.
Moje pytanie brzmi: dlaczego sieć Markowa jest „najnowocześniejsza” do próbkowania Monte Carlo. Alternatywnym pytaniem może być: czy istnieją inne sposoby, takie jak łańcuchy Markowa, które można wykorzystać do próbkowania Monte Carlo? Wiem (przynajmniej patrząc na literaturę), że MCMC ma głębokie teoretyczne korzenie (w kategoriach warunków takich jak (a) okresowość, jednorodność i szczegółowa równowaga), ale zastanawiam się, czy istnieją jakieś „porównywalne” modele / metody probabilistyczne dla Monte Pobieranie próbek Carlo podobne do łańcuchów Markowa.
Proszę, prowadź mnie, jeśli pomyliłem jakąś część pytania (lub jeśli wydaje się to całkowicie mylące).
źródło