gibbs sampling

吉布斯采样（Gibbs Sampling）是一种基于马尔可夫链蒙特卡洛方法的采样技术，用于从复杂的概率分布中抽取样本。它通过在每次迭代中只更新一个变量，同时保持其他变量不变，从而降低计算复杂度。吉布斯采样的主要优点是可以处理高维和多变量问题，且采样效率较高。然而，其收敛速度较慢，可能需要较多的迭代次数才能达到稳定的采样状态。尽管如此，吉布斯采样在许多实际应用中仍具有广泛的吸引力，如贝叶斯统计、机器学习和物理学等领域。