什么是置信传播（Belief Propagation，简称BP）

置信传播（Belief Propagation，简称BP）是一种在概率图模型中用于推断的消息传递算法。其主要思想是通过在图模型的节点间传递消息，来更新每个节点的概率分布状态，从而实现对变量的推理和估计。BP算法最早由Pearl在1988年提出，最初用于解决贝叶斯网络中的概率计算问题，并随后被广泛应用于通信领域的解码问题。

BP算法的核心在于通过迭代的方式在图的节点间传递消息，这些消息包含了节点的概率信息。每个节点根据接收到的消息以及自身与相邻节点之间的约束关系，计算出要传递给相邻节点的新消息。经过多次迭代，每个节点的概率分布将逐渐收敛于一个稳态。BP算法在处理树状图和单环状图时，其固定点是唯一的，但在一般图中，固定点可能不唯一。

BP算法不仅应用于贝叶斯网络和马尔可夫随机场等概率图模型，还被用于统计物理学、模式识别、人工智能等多个领域。例如，在图像处理中，BP算法可以用于密集匹配和光流估计等任务。此外，BP算法也被用于解决约束满足问题（CSP），通过迭代更新变量的边际概率分布来寻找满足约束的解。

置信传播算法是一种高效的消息传递推论算法，通过在图模型中传递概率信息来实现对复杂全局函数的近似推理。