马尔可夫链蒙特卡罗（Markov Chain Monte Carlo,简称MCMC）是一种统计计算方法，用于从复杂概率分布中抽样。它利用马尔可夫链的性质，在状态空间中进行随机游走，最终达到平稳分布，这个平稳分布就是我们感兴趣的目标概率分布。MCMC方法在众多领域有广泛应用，如物理、生物统计、机器学习、经济学等。在编程语言Julia中，MCMC.jl原本是一个专门用于实现MCMC算法的包，但根据描述，它已经被并入Lora.jl。Lora.jl现在成为了进行MCMC模拟的主要工具，这表明开发者们正致力于在一个更综合的框架下统一和优化各种MCMC实现。 Lora.jl不仅提供基本的MCMC算法，如Metropolis-Hastings、Gibbs采样等，还可能包括更高级的变种，如Hamiltonian Monte Carlo（HMC）、No-U-Turn Sampler（NUTS）等。这些高级算法在处理高维度问题时能有效降低样本间的相关性，提高采样的效率和质量。通过阅读和学习这些源代码，开发者可以了解如何在Julia中高效地实现和应用MCMC，这对于进行概率建模和大数据分析是非常有价值的。