マルコフ連鎖モンテカルロ（MCMC）法を用いた不確かさ定量化（UQ）は、ベイズ推論における強力なアプローチです。しかし、MCMCが最良の選択ではない場合や失敗する可能性があるシナリオがあります。以下に、多峰性と混合不良が原因でMCMCが不確かさ定量化に苦労する例を示します。

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Uncertainty quantification (UQ) using Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods