feat: Wiki 지식 자산 업데이트 - UX Scenarios, Frontend, Game Design, Topics 추가 [2026-05-08]

10_Wiki/Topics/AI_and_ML/Markov-Chain-Monte-Carlo.md

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+title: Markov Chain Monte Carlo
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+inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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 # Markov Chain Monte Carlo (MCMC, 마르코프 체인 몬테카를로)
@@ -18,10 +27,36 @@ last_reinforced: 2026-04-26
     - **Gibbs Sampling:** 각 변수를 순차적으로 고정하고 조건부 확률에 따라 샘플링 (고차원에서 유리).
 - **의의:** 베이즈 통계학에서 해석적으로 풀 수 없는 복잡한 적분 문제를 해결 가능케 하여, 현대 데이터 과학과 물리학, AI 추론의 핵심 도구로 자리 잡음.
 
-## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
+## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
 - **과거 데이터와의 충돌:** 연산 성능의 한계로 이론 속에만 머물던 기법이었으나, 컴퓨팅 파워의 증대와 Hamiltonian Monte Carlo(HMC) 같은 고효율 변종의 등장으로 대규모 데이터 분석의 실전 도구가 됨.
 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 모델의 불확실성(Uncertainty)을 정교하게 측정하거나, 복잡한 지식 그래프의 확률적 잠재 경로를 탐색할 때 MCMC 기반의 시뮬레이션 기법을 고려함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
 - Probability-Theory, [[Markov-Decision-Process-MDP|Markov-Decision-Process-MDP]], Bayesian-Networks, [[Global-vs-Local-Optima|Global-vs-Local-Optima]]
 - **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Markov-Chain-Monte-Carlo.md
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+## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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+**언제 이 지식을 쓰는가:**
+- *(TODO)*
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+**언제 쓰면 안 되는가:**
+- *(TODO)*
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+## 🧪 검증 상태 (Validation)
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+- **정보 상태:** needs_review
+- **출처 신뢰도:** A
+- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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+## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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+- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
+- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
+- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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+## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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+| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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+| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |