20.2 贝叶斯反演与马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）

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20.2 贝叶斯反演与马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC） 20.2 贝叶斯反演与马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）在不确定性量化与反问题的研究版图中，贝叶斯反演以其坚实的概率论基础、对先验知识的自然融合能力，以及对后验不确定性的完整刻画，已然成为现代科学计算不可或缺的核心工具。而马尔可夫链蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo, MCMC）方法，则是实现贝叶斯反演从理论走向实践的关键桥梁。二者结合，不仅为参数估计、模型选择和预测推断提供了统一框架，更在地球物理、医学成像、气候建模、材料科学乃至金融工程等领域展现出强大的生命力。