不好的一面在于,MCMC的收敛速度往往慢得让人难以忍受,或者在未完成收敛时欺骗你已经完成收敛.真正的概率分配通常非常悬殊,微小概率的大片"荒地"会突然插入"珠穆朗玛峰".接下来,马尔可夫链会收敛到最近的顶峰,然后停留在那里,得出偏差很大的概率估算值.这就像醉鬼跟随酒的香气来到最近的酒馆,然后整夜待在那里,而不是我们想让他做的那样,到城市里游荡.另一方面,如果我们不用马尔可夫链而是只生成独立的样本,和较简单的蒙特卡落法一样,没有任何味道指引我们,而且甚至可能都找不到那个第一家酒馆.这就像往城市的地图上射飞镖,希望飞镖能恰好落在酒馆上.
贝叶斯网络中的推理不仅限于计算概率,它也包括为证据找到最可信的解释方法,最能解释症状