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本文主要考虑了马氏链蒙特卡洛(MCMC)方法，主要是Metropolis和Gibbs算法。介绍了这些算法的过程，分析了马氏链的收敛性，讨论了MCMC方法的误差，最后讨论了MCMC方法在贝叶斯模型中的应用。本文共分四部分：第一部分介绍了静态的蒙特卡洛方法，主要是频率法与期望法，还讨论了如何提高这些方法的精确度。第二部分主要介绍了两种特殊的MCMC方法，即Metroplis和Gibbs算法，包括这些算法的详细的实施过程，这些算法的关系及如何在应用中改善这些算法。第三部分主要讨论了MCMC方法的三个重要方面，即收敛性、误差和策略问题。在收敛问题中讨论了三种假设的马氏链的情况。在误差问题中讨论了如何降低误差。在这一部分的最后讨论了如何在应用中选择一个合适的策略。第四部分主要介绍了MCMC方法在贝叶斯模型中的应用。