馬爾科夫隨機場（MRF）與吉布斯分佈（Gibbs）
1. 首先由兩個定義，什麼是馬爾科夫隨機場，以及什麼是吉布斯分佈
馬爾科夫隨機場：對於一個無向圖模型G，對於其中的任意節點X_i，【以除了他以外的所有點為條件的條件概率】和【以他的鄰居節點為條件的條件概率】相等，那麼這個無向圖就是馬爾科夫隨機場
Gibbs分佈：如果無向圖模型能夠表示成一系列在G的最大團（們）上的非負函式乘積的形式，這個無向圖模型的概率分佈P(X)就稱為Gibbs分佈。
2. Hammersley Clifford Theorem
Hammersley Clifford Theorem理論認為，馬爾科夫隨機場和Gibbs分佈是一致的。
也就是說：
1）Gibbs分佈一定滿足由node separation導致的條件獨立性
2）馬爾科夫隨機場的概率分佈一定可以表示成最大團們上的非負函式乘積形式
證明方法可以參考Proof of Hammersley-Cli®ord Theorem, Samson Cheung
連結：http://web.kaist.ac.kr/~kyomin/Fall09MRF/Hammersley-Clifford_Theorem.pdf
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