Metropolis算法是一种用于蒙特卡罗模拟的随机采样算法,用于解决概率分布函数难以直接采样的问题。它是基于马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法的一种改进算法。
Metropolis算法的步骤如下:
Metropolis算法的优势在于可以通过简单的迭代过程,从一个初始状态逐步逼近目标分布。它适用于各种概率分布函数的采样问题,特别是在高维空间中。
在云计算领域,Metropolis算法可以应用于以下场景:
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