Методы Монте-Карло для марковских цепей (MCMC). Введение

[Shkaff]

MCMC особенно полезны для всяческой оценки параметров по экспериментальным данным: при заданном начальном распределении можно делать выборку апостериорных вероятностей для параметров, была статья на хабре когда-то. Более сложные расчетные методы, типа nested sampling основаны на MCMC и используются в сложных космологических проблемах или, например, анализе данных LIGO.

[IMnEpaTOP]

А ещё у нас есть книга «Вероятностное программирование на Python: байесовский вывод и алгоритмы», обратите внимание.