吉布斯随机场的贝叶斯推断通常被称为一个双重难题，因为似然函数和后验分布的归一化常数都不是封闭形式的。通常使用复杂的马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法，即交换算法[28]来探索此类模型的后验分布，这需要在每次迭代时从似然函数进行模拟。本文的目的是考虑一种大大减少这种计算开销的方法。为此，我们引入了一类新的算法，它们使用GRF模型的实现，在跨越参数空间的网格指定的位置进行离线模拟。如几个例子所示，这种策略大大加快了后验推理。然而，使用预先计算的图形会在MCMC算法中引入噪声，这不再准确。我们研究了由此产生的近似MCMC算法的理论行为，并使用近似MCMC方法的最新理论发展推导了收敛边界。