一、模拟方法

1. 逆变换方法（Inverse Transform Method）：通过累积分布函数的逆函数，将均匀分布的随机变量转换为具有指定分布的随机变量。

2. 接受拒绝方法（Accept-Reject Method）：通过生成服从一个辅助分布的随机变量，并与原分布进行比较，接受满足条件的样本并拒绝不满足条件的样本，从而生成符合原分布的随机变量。

3. 重要性采样（Importance Sampling）：通过从一个已知分布中抽取样本，并用这些样本来估计另一个分布中的期望或概率。

4. 吉布斯采样（Gibbs Sampling）：用于从联合分布中抽取样本的一种马尔可夫链蒙特卡洛方法，通过依次更新每个变量的取值来生成样本。

5. 蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）：通过生成大量的随机样本，并利用这些样本来估计未知参数或模拟系统的行为。

6. 蒙特卡洛马尔可夫链（Monte Carlo Markov Chain）模拟：利用马尔可夫链的性质，通过随机漫步的方式生成样本，用于估计复杂系统的性质或参数。