تقنية إحصائية لأخذ عينات من توزيعات الاحتمالات لتقدير معلمات النموذج.سلاسل ماركوف بطريقة مونت كارلو (MCMC) هي تقنية حسابية لاستكشاف توزيعات الاحتمالات التي تكون معقدة جدًا بحيث لا يمكن تحليلها مباشرة. بدلاً من حساب التوزيع بدقة، تولد سلسلة من العينات العشوائية التي، بعد عدد كافٍ من الخطوات، تقارب التوزيع. هذا لا يقدر بثمن في الفيزياء والإحصاء عند تقدير معلمات النموذج من البيانات، مثل المعلمات الكونية للكون من ملاحظات الخلفية الكونية الميكروية.
طُوّرت هذه التقنية في الأربعينيات من القرن العشرين على يد فيزيائيين في لوس ألاموس، بما في ذلك ستانيسلو أولام ونيكولاس متروبوليس، لأبحاث الأسلحة النووية، وعُمّمت لاحقًا بواسطة دبليو. ك. هاستينغز في عام 1970.
تجمع الطريقة بين فكرتين: سلسلة ماركوف، حيث تعتمد كل خطوة فقط على الحالة الحالية، وأخذ العينات بطريقة مونت كارلو، التي تستخدم العشوائية. بدءًا من تخمين أولي، تقترح الخوارزمية حالة جديدة، ثم تقبلها أو ترفضها بناءً على قاعدة تضمن تقارب السلسلة إلى التوزيع المستهدف. على مدى تكرارات عديدة، تشكل الحالات التي تمت زيارتها عينة تمثيلية، يمكن من خلالها حساب المتوسطات والشكوك.
تُستخدم MCMC في علم الكون لملاءمة نماذج الكون مع البيانات، وفي فيزياء الجسيمات لاستخراج الإشارة من الخلفية، وفي التعلم الآلي للاستدلال البايزي.
صيغ اسم 'مونت كارلو' بواسطة أولام، في إشارة إلى عادات عمه في المقامرة في كازينو مونت كارلو، لأن الطريقة تعتمد على أرقام عشوائية مثل عجلة الروليت.








