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“数学大帝（.shg.tw）”
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马尔科夫链蒙特卡洛方法（MarkovChainMonteCarlo），简称MCMC，产生于19世纪50年代早期，是在贝叶斯理论框架下，通过计算机进行模拟的蒙特卡洛方法（MonteCarlo）。
该方法将马尔科夫（Markov）过程引入到MonteCarlo模拟中，实现抽样分布随模拟的进行而改变的动态模拟，弥补了传统的蒙特卡罗积分只能静态模拟的缺陷。
MCMC是一种简单有效的计算方法，在很多领域到广泛的应用，如统计物、贝叶斯（Bayes）问题、计算机问题等。
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