均匀分布拓展
拒绝采样
此处的拒绝采样其实和 AIMA 的拒绝采样一样，用于计算条件概率，对于每次采样如果符合证据就采样不符合则拒绝样本。
逆变换采样
逆变换采样（Inverse Transform Sampling）是伪随机数采样的一种基本方法。在已知任意概率分布的累积分布函数$CDF$时，可用其生成该概率分布的随机样本。
简单来说，假设$X$为一个连续随机变量，其概率密度函数为$PDF(X)$，累计分布函数为$CDF(X)$。这时候若想生成符合$X$分布的随机变量样本，只需在$[0, 1]$范围内生成随机变量$x$，然后放入$CDF$的反函数$CDF^{-1}(x)$中，即可得到符合$X$分布的随机变量样本。
Stochastic Domination and Coupling
指数分布拓展
泊松点过程
没有很懂，大意估计是泊松点过程是一个计数过程，它记录在时间$T$内某事件的发生次数，其具有无记忆性：
其他连续变量分布
Gamma 分布
Beta 分布
Cauchy 分布
没有任何阶的矩；矩母函数不存在：
