বর্তমানে গিবস স্যাম্পলিং নামে পরিচিত অ্যালগরিদম একটি মার্কোভ-চেইন গঠন করে এবং ইনপুটগুলির জন্য মন্টে-কার্লো সিমুলেশন ব্যবহার করে, সুতরাং এটি অবশ্যই এমসিএমসি (মার্কভ-চেইন মন্টি-কার্লো) পদ্ধতিগুলির যথাযথ সুযোগের মধ্যে পড়ে। Icallyতিহাসিকভাবে , এই পদ্ধতিটি কমপক্ষে বিংশ শতাব্দীর মাঝামাঝি সময়ে চিহ্নিত করা যেতে পারে, তবে এটি সুপরিচিত ছিল না এবং এটি পরে জেমন এবং জেমনের (১৯৮৪) এর শেষ কাগজ দ্বারা জনপ্রিয় হয়েছিল যা ব্যবহারের সাথে সম্পর্কিত পরিসংখ্যান পদার্থবিজ্ঞান পরীক্ষা করেছিল গিবস বন্টন (কিছু ঐতিহাসিক রেফারেন্সের জন্য, দেখুন Casella ও জর্জ 1992 , পি। 167)।
কোনও কারণে, যদিও তার কাগজটি সমাপ্ত, এফ্রন গিবস স্যাম্পলারকে এমনভাবে বোঝায় যেন এটি এমসিমিসির ক্ষেত্রের বাইরে ছিল। আপনার দেওয়া উক্তি এবং কাগজের অন্য কয়েকটি অংশে তিনি এটি করেন। যেহেতু কৌশল সম্পর্কে তার উদ্বোধনী উল্লেখটি "গিবস স্যাম্পলার" (উদ্ধৃতিতে দেওয়া) বোঝায় এটি সম্ভবত theতিহাসিক সত্যটির প্রতি ইঙ্গিত দিচ্ছেন যে স্ট্যাটিস্টিকাল পদার্থবিজ্ঞানে গিবস বিতরণের মাধ্যমে মূল পদ্ধতিটি বিকশিত হয়েছিল এবং তার মধ্যে অন্তর্ভুক্ত ছিল না এমসিএমসির সাধারণ পরিসংখ্যান তত্ত্ব অনেক পরে। তিনি কেন এটি এভাবে উল্লেখ করেছেন এটি আমার সেরা অনুমান।
আপডেট: যেহেতু প্রফেসর এফ্রন এখনও বেঁচে আছেন আমি কেন তাকে গিবস নমুনা এভাবে উপস্থাপন করেন তা জিজ্ঞাসা করার জন্য তাঁর কাছে লেখার স্বাধীনতা নিয়েছিলাম। এখানে তার প্রতিক্রিয়া (তাঁর অনুমতি নিয়ে পুনরুত্পাদন করা):
এটি মূলত historicalতিহাসিক কারণে ছিল ... অন্যদিকে, গিবস অ্যালগরিদম এমসিমিসি রেসিপি থেকে একেবারেই আলাদা দেখায় এবং এটি কিছুটা বিবেচনা করে দেখায় যে এটি কিছুটা অর্থে একই রকম। (ইফ্রন 2018, ব্যক্তিগত চিঠিপত্র, মূল উপবৃত্ত)