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Metropolis-Hastings抽样
MCMC算法，通过构建马尔可夫链从概率分布中生成样本，该链的平稳分布是目标分布。使用接受比率来决定是否接受或拒绝新样本。
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拒绝采样
采样技术，其中点从提议分布中抽取，并以与目标密度和提议密度比率成比例的概率被接受。特别适用于采样复杂分布。
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Robbins-Monro算法
随机逼近方法，用于在仅有观测噪声的情况下寻找方程的根。通过递减的自适应步长收敛到解，确保几乎必然收敛。
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准蒙特卡罗方法
蒙特卡罗方法的确定性变体，使用低差异序列代替纯随机数。在中等维度下提供更快的收敛速度，同时保持均匀性特性。
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泊松过程
计数随机过程，模拟具有恒定速率的独立稀有事件的发生。在到达现象模拟和随机优化中具有基础性作用。
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随机梯度优化
迭代优化方法，使用带噪声的梯度估计向最优点前进。特别适用于精确梯度计算代价高昂的大规模问题。
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方差缩减
旨在减少蒙特卡罗估计量方差而无需增加样本量的技术集合。包括对偶采样、控制和分层等技术，以提高计算效率。
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对偶方法
使用负相关样本对来部分抵消变化的方差缩减技术。特别适用于单调函数和对称积分。
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残差抽样
一种加权抽样方法，确保样本的精确基数，同时保持重要性权重。结合系统抽样和残差分配，实现最小方差。
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随机Nelder-Mead方法
Nelder-Mead单纯形算法的随机适应，引入随机扰动以逃离局部最小值。结合单纯形的效率和随机探索的鲁棒性。
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随机遗传算法
使用概率遗传算子（选择、交叉、变异）探索搜索空间的进化优化方法。随机选择保持遗传多样性，避免过早收敛。
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