Распределение Гиббса присваивает вероятности, пропорциональные exp(−E(x)/T), связывая случайность с энергетическим ландшафтом. В теории вероятностей оно определяет марковские случайные поля и равновесные системы. В машинном обучении оно управляет моделями на основе энергии, машинами Больцмана и методами выборки, такими как выборка Гиббса. В реальной жизни оно встречается в статистической физике, моделях движения и толпы, а также в процессах принятия решений, где выборы следуют за шумными предпочтениями.