本文介绍了马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)算法及其特例吉布斯采样的背景与原理。探讨了在未知联合概率分布情况下使用吉布斯采样的适用场景，并对比了直接采样的应用。
马尔科夫链蒙特卡罗算法和吉布斯采样（Markov Chain Monte Carlo Algorithm and Gibbs Sampling）
1.背景介绍及算法原理 参考：MCMC and Gibbs sampling
2.Gibbs Sampling 算法 参考：Gibbs Sampling
3.MCMC抽样应用举例 参考：examples
4.MCMC方法中的特例Gibbs，只是在不知道联合概率分布的情况下才试用，当联合概率分布已知的情况下，采用直接采样，方法参考：直接抽样
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