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平行MCMC技术使用多个建议来获得超过MCMC算法（例如大都市）的效率提高（Metropolis等人。1953; Hastings 1970）及其后代仅使用一个建议。Neal（2003）首先通过提出候选状态的“池”并使用动态编程来选择有效的MCMC过渡来推断隐藏的马尔可夫模型状态。接下来，Tjelmeland（2004）考虑了一般环境中的推论，并显示了如何维持任意数字P的详细平衡。考虑在R D上定义的概率分布π（dθ），该概率密度π（θ）相对于Lebesgue度量，即π（dθ）=：π（θ）dθ。要从目标分布π生成样品，我们制作了满足
量子平行的马尔可夫链蒙特卡洛
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