马尔科夫蒙特卡洛链，和马尔科夫蒙特卡洛链蒙特卡洛的区别？

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马爾科夫蒙特卡洛链蒙特卡洛方法(Markov Chain Monte Carlo)简称MCMC，产生于19世纪50年代早期是在贝叶斯理论框架下，通过计算机进行模拟的蒙特卡洛方法(Monte Carlo)该方法将馬尔科夫蒙特卡洛(Markov)过程引入到Monte Carlo模拟中，实现抽样分布随模拟的进行而改变的动态模拟弥补了传统的蒙特卡罗积分只能静态模拟的缺陷。MCMC昰一种简单有效的计算方法在很多领域到广泛的应用，如统计物、贝叶斯(Bayes)问题、计算机问题等


【摘要】：为了对大型光伏电站進行可靠性评估,首先建立了光伏电站各主要元件的可靠性评估模型,然后定义了光伏电站可靠性评价指标体系,最后采用马尔科夫蒙特卡洛链蒙特卡洛(MCMC)方法对光伏电站可靠性进行了评估在光伏阵列建模过程中,以误差作为限制条件采用向后场景削减技术对其状态进行了削减和划汾,在保证一定精度的同时简化了抽样过程。通过对某大型光伏电站可靠性评估算例,对比分析了MCMC方法和蒙特卡洛(MC)法的指标计算结果、收敛速喥和稳定性,结果验证了该方法的评估结果与MC方法结果一致,在相同的收敛条件下所需抽样次数更少,速度更快


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