Gibbs distribution（吉布斯分布）：在统计物理与概率论中，一种用来描述系统在不同状态之间出现概率的分布形式。常见形式为
[
P(x)=\frac{1}{Z},e^{-\beta E(x)}
]
其中 (E(x)) 是状态 (x) 的能量（或“代价”），(\beta) 常与温度相关（在物理中通常 (\beta=1/(kT))），(Z) 是配分函数（用于归一化，使概率总和为 1）。
（注：在不同领域也常被称为 Boltzmann distribution 或 Gibbs measure，并可推广到更一般的“指数族/能量模型”。）
/ɡɪbz ˌdɪstrɪˈbjuːʃən/
At thermal equilibrium, the probability of each state follows the Gibbs distribution.
在热平衡时，每个状态出现的概率服从吉布斯分布。
By introducing an energy function over configurations, we can model the system with a Gibbs distribution and compute expectations via the partition function.
通过为不同构型引入能量函数，我们可以用吉布斯分布来建模该系统，并借助配分函数计算期望值。
“Gibbs” 来自美国物理学家 Josiah Willard Gibbs（约西亚·威拉德·吉布斯），他在 19 世纪末系统奠定了现代热力学与统计力学的理论框架；“distribution” 意为“分布”。该术语用于纪念 Gibbs 对平衡统计理论（如正则系综等）的关键贡献。相关思想与 Boltzmann（玻尔兹曼） 的工作关系密切，因此在物理语境中也常把这一形式称作“玻尔兹曼分布”。
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