MCMCにはメモリがありませんか？

フランスのウィキペディアのページから、マルコフ連鎖モンテカルロ（MCMC）が何であるかを理解しようとしています。彼らは、「マルコフ連鎖モンテカルロ法は、ベクトルデータからのみベクトルを生成することで構成されるため、「メモリなし」のプロセスであると言います。$x_ {i}$$x_ {i-1}$

マルコフのシャトーヌ・ド・モンテカルロ・レ・メトデスは、ベクトル一貫性とベクトルユニークさを兼ね備えています。c'est donc un processus«sansmémoire»、$x_{i}$$x_{{i-1}}$

ベクトルデータからの情報を使用してを生成する限り、MCMCが「メモリなし」であると言う理由がわかりません。$x_ {i-1}$$x_i$

マルコフ連鎖の定義特性は、過去の値を条件とする現在値の条件付き分布が前の値のみに依存するということです。したがって、すべてのマルコフチェーンは、以前の値のみが現在の条件付き確率に影響する程度まで「メモリなし」であり、以前のすべての状態は「忘れられています」。（あなたはそれがないことを正しいと完全 MCMCのためにも、他のマルコフ連鎖のために真であること-すべての後に、現在の値の条件付き分布は、以前の値に依存します。メモリなし）。

正しい答えはありますが、ステートメントの直感的なセマンティクスを少しだけ拡張したいと思います。ベクトルからベクトルを生成するようにインデックスを再定義するとします。今、瞬間iは比present的に「現在」とみなされ、「より早い」x iのすべてのベクトルは将来の次のベクトルの計算には無関係です。$x_{i+1}$$x_{i}$$i$$x_{i}$

$x_{i-n}$

$x_{i}$$x_{i-n}$

起きなさい。自分がどこにいるのかわからない。周囲を見て、その時点で入手可能な情報のみに基づいて、次に何をすべきかを決定します。これは、MCMCで起こっていることと本質的に同じ状況です。

$x_{i}$$x_{i-1}$$x_{i-1}$$x_{i+1}$$x_i$