gibbs sampling

吉布斯采样（Gibbs Sampling）是一种用于统计推断的马尔可夫链 Monte Carlo 方法，主要用于从复杂的多维概率分布中进行抽样。它通过在每个维度上轮流更新其值，从而使得整个系统达到平衡状态，最终得到该分布的样本。吉布斯采样的主要优点是可以在高维空间中有效地进行采样，并且可以通过调整采样步长来控制采样效率和精度。然而，由于其收敛速度较慢，可能需要较多的迭代次数才能得到稳定的样本。因此，吉布斯采样通常与其他采样方法结合使用，以提高采样效率和准确性。