关于Bayesian 先验协方差矩阵和griddy gibbs

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小弟求教，在Barnard et al. (2000) 一篇文章中提过将双层的线性模型第二层的协方差矩阵的先验分布拆分成为一个对角线的标准差矩阵乘以一个相关系数矩阵再乘以这个标准差矩阵即 sigma=SRS,文章中作者最后是以griddy gibbs 实现的，我想请教是否一般的gibbs sampler 一定需要后验的条件分布是close form,即可以写成一个确定的分布，才可以计算？ 因为如果将covariance matrix 写成SRS 很难写出后验的条件分布。。。

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关键词：Bayesian griddy 协方差矩阵 Bayes Gibbs matrix sigma 标准差 对角线 close

gibbs抽样是马尔可夫链蒙特卡尔理论（MCMC）中用来获取一系列近似等于指定多维概率分布（比如2个或者多个随即变量的联合概率分布）观察样本的算法，也就是说，分布是确定的。