Metropolis算法
发布时间：2025-03-08 13:47:07来源：
Metropolis算法是一种广泛应用于统计物理学中的重要采样方法，主要用于解决高维空间中复杂分布的抽样问题。该算法由Nicholas Metropolis及其同事在1953年提出，它通过马尔可夫链的方式，逐步调整当前状态以逼近目标分布，从而实现对复杂系统状态的有效探索。
算法的基本步骤包括：首先从当前状态开始，随机选择一个候选状态；然后计算接受这个新状态的概率，这一概率取决于新旧状态的能量差以及温度参数；最后，基于接受概率决定是否转移到新的状态。如果新状态被接受，则更新当前状态；否则，保持原状态不变。通过不断重复这一过程，算法能够逐渐收敛到目标分布，从而为研究者提供了一种高效且实用的工具来分析和模拟复杂系统的行为。
Metropolis算法因其简单而强大的特性，在多个领域得到了广泛应用，包括但不限于物理模拟、机器学习、计算生物学等。
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