马基夫莫里斯(Markov Chain Monte Carlo)是目前统计学和计算机科学领域中备受瞩目的理论。它是一种用来解决估计复杂后验分布的数值方法。在过去20年中，马基夫莫里斯已经成为许多学科中涵盖范围最广的统计方法之一，包括物理学、化学、计算机科学和机器学习等。

马基夫莫里斯最初由英国天文学家Andrew Lyne和Richard Pritchard以及美国统计学家Nicholas Metropolis、Arianna Rosenbluth和Augusta Teller提出。其基本思想是通过构建一种马尔可夫链，使得这个链最终收敛到所需的后验分布，并从中取样得到所求的统计量。马基夫莫里斯的核心是“抽样”，通过迭代计算，不断更新后验概率分布，从而获得足够接近真实分布的样本点，以此进行估计。

马基夫莫里斯的应用领域非常广泛，比如在物理学中可以用来计算材料结构、电子动力学等问题；在化学中可以用来计算化学反应的速率、性质等问题；在计算机科学中可以应用于机器学习、自然语言处理等问题。而随着深度学习等人工智能技术的发展，马基夫莫里斯的应用也越来越广泛。

总的来说，马基夫莫里斯虽然理论虚无缥缈，但却有着极强的实用性，已经成为了许多学科中权威的统计方法之一。