আমি সবেমাত্র গিবস স্যাম্পলিং এবং মেট্রোপলিস হেস্টিংস অ্যালগরিদম সম্পর্কে কিছু পড়ছি এবং কয়েকটি প্রশ্ন রয়েছে।
আমি যেমন এটি বুঝতে পারি, গীবস স্যাম্পলিংয়ের ক্ষেত্রে, যদি আমাদের একটি বৃহত্তর মাল্টিভারিয়েট সমস্যা থাকে তবে আমরা শর্তসাপেক্ষ বিতরণ থেকে নমুনা করি যেমন এমএইচ থাকাকালীন অন্য সকলকে স্থির রেখে নমুনা একটি পরিবর্তনশীল, আমরা সম্পূর্ণ যৌথ বন্টন থেকে নমুনা করি।
দস্তাবেজের একটি জিনিস যা বলেছিল তা হল প্রস্তাবিত নমুনা সর্বদা গীবস স্যাম্পলিংয়ে গ্রহণ করা হয় অর্থাত্ প্রস্তাবের গ্রহণযোগ্যতার হার সর্বদা 1 থাকে To আমার কাছে এটি একটি বড় সুবিধার মতো বলে মনে হচ্ছে বড় মাল্টিভারিয়েট সমস্যার জন্য মনে হয় এমএইচ অ্যালগরিদমের জন্য প্রত্যাখ্যানের হারটি বেশ বড় হয়ে যায় । যদি প্রকৃতপক্ষে এটি হয় তবে গিবিস স্যাম্পলারকে উত্তরোত্তর বিতরণ তৈরি করার জন্য সর্বদা ব্যবহার না করার পিছনে কারণ কী?