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随机切片
参数空间的子集，定义为所有满足目标概率密度大于在 0 到 f(x₀) 之间均匀抽取的随机值的 x 值的集合。
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步出算法
一种迭代过程，围绕当前状态对称地扩展初始区间，以确保切片完全包含在采样区间内。
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收缩算法
当抽取的点位于切片之外时，通过将区间向先前接受的点收缩来减小采样区间的方法。
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切片超矩形
切片区间的多维推广，定义为包含多维切片的区间的笛卡尔积。
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切片下分布
定义在切片上的条件概率分布，用于确定算法每次迭代中采样的空间范围。
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椭圆采样
切片采样的一种变体，使用椭圆代替超矩形，以便在具有相关性的高维空间中进行更有效的探索。
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切片线
目标密度图中的水平线，在 0 和当前点的密度值之间随机确定，定义了采样的边界。
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切片接受准则
验证提议的点确实属于定义的切片的条件，从而确保保持目标平稳分布。
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切片混合
算法利用密度的局部结构来确定状态间移动的范围，从而有效探索参数空间的能力。
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切片置信区间
对包含完整切片的区域进行的概率估计，用于确保采样不会遗漏高概率区域的任何部分。
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双切片变体
切片采样的扩展，使用两个切片层级来提高多峰分布或重尾分布中的效率。
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条件拒绝
切片采样中的拒绝机制，其中切片外的点被系统地拒绝，而无需计算 Metropolis 比率。
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空间均匀性
采样点在切片内部均匀分布的性质，确保对所有相同概率区域的公平探索。
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