Gibbs dağılımı exp(−E(x)/T ile orantılı olasılıklar atar; bu da rastgeleliği bir enerji manzarasına bağlayır. Olasılık olarak, Markov rastgele alanlarını ve denge sistemlerini tanımlar. Makine öğreniminde, enerji tabanlı modelleri, Boltzmann makinelerini ve Gibbs örnekleme gibi örnekleme yöntemlerini kullanır. Gerçek hayatta, istatistiksel fizik, trafik ve kalabalık modelleri ile kararların gürültülü tercihleri takip ettiği karar süreçlerinde ortaya çıkar.