你想弄懂什么？

纯随机采样在高维空间中效率低下，因为空间的体积呈指数增长，使得随机命中高概率区域几乎不可能。MCMC 通过使用马尔可夫链进行依赖采样来解决这个问题，它引导探索并自然地将样本集中在高概率区域。

适用条件：目标分布定义在高维空间上。；随着维度增加，随机采样变得低效。；MCMC 使用一个设计好的马尔可夫链，其平稳分布是目标分布。

纯随机采样在高维空间中效率低下，因为空间的体积呈指数增长，使得随机命中高概率区域几乎不可能。MCMC 通过使用马尔可夫链进行依赖采样来解决这个问题，它引导探索并自然地将样本集中在高概率区域。

适用条件：目标分布定义在高维空间上。；随着维度增加，随机采样变得低效。；MCMC 使用一个设计好的马尔可夫链，其平稳分布是目标分布。