접합 트리 알고리즘이 거대한 변수 클러스터를 생성
즉 다음과 같이 나타낼 수 있다: 두 번째로, 파라미터를 추정할 때 각각의 간선 와 정규화 함수 에 대한 주변분포을 계산하는 것이다. 이 두 추론 문제는 근본적으로 같다고 볼 수 있다. 불행히도 앞에서 언급된 두 추론 문제는 일반 그래프에 대해서는 다루기 힘든 문제이다. 추론을 정확하고 빠르게 할 수 있는 경우는 다음과 같은 경우만 가능하다: 위 두 경우 외에 보다 복잡한 모델, 즉 일반 그래프에서도 일부 상황에서는 정확한 추론이 효율적으로 될 수 있다. 이는 접합 트리 알고리즘을 이용해 그래프 상에서 변수들을 군집화 하여 트리 형태로 만든 후, 트리 구조에서 작동하는 정확한 추론 알고리즘을 작동시킴으로써 가능하다. 하지만, 일부 복잡한 그래프에서는 접합 트리 알고리즘이 거대한 변수 클러스터를 생성하여 효율적인 추론을 불가능하게 한다. 즉 일반 그래프에서는 최악의 경우 정확한 추론 알고리즘을 이용하면 지수적 시간이 소요된다.
일부 복잡한 그래프에서 효율적인 추론이 불가능한 이유가 뭐야
조건부 무작위장