马基夫莫里斯(Markov Chain Monte Carlo，MCMC)是一种统计学方法，它被广泛应用于计算机科学、物理学、天文学和机器学习等领域。它是一种在高维空间中搜索复杂分布的方法，通常用于模拟蒙特卡罗（Monte Carlo）算法。马基夫莫里斯基于马可夫链（Markov Chain）和蒙特卡罗方法（Monte Carlo Method）的组合，通过生成一组伪随机样本来计算概率分布的数学模型。该方法用于解决传统的数学公式无法解决的问题。

在现实生活中，马基夫莫里斯主要应用于“抽样”和“优化”问题，例如使用MCMC可以在机器学习中学习概率图模型（如贝叶斯网络或隐式Markov模型），并优化深度学习模型的参数。可以使用MCMC来模拟温度、燃烧或其他物理现象，或者在天文学中用于搜寻行星和恒星。此外，MCMC还可用于非线性回归问题的解决。

马基夫莫里斯不是一种完美无缺的方法，它对于“高维”问题的解决能力有限，因此在某些应用场合下可能会失效。但是，在正确使用的情况下，马基夫莫里斯仍然是一种非常有用的数学模型，它能够为我们提供许多重要的见解和洞察力。