Data Science, Statistics, Python, Sampling.
而要回答原先的積分問題，我們首先知道馬可夫鏈會有最終將收斂到平穩分布的性質，因此只要確定了目標分布，我們可以將它作為平穩分布來創建馬可夫鏈，當運行足夠長的時間，該馬可夫鏈最終會收斂至該分布，也就可以用來抽樣並做積分近似了，而這就是整個 MCMC 方法的思路，但有個問題還沒解決，雖然馬可夫鏈的建構簡單，只要給定初始狀態與轉移矩陣，讓其不斷迭代就可以了，但怎麼能確保一開始的目標分布為我們給定的馬可夫鏈最終收斂的平穩分布，或反之如何根據已知的目標分布來設計模擬的馬可夫鏈 ? 這裡我們必須對馬可夫鏈做一些性質上的拆解 : 首先，馬可夫鏈如果反向來看，變成逆向的馬可夫鏈(reversed markov