Los métodos MC dinámicos son métodos MC que permiten la simulación de sistemas con un conjunto de tasas de transición constantes y conocidas (también reciben el nombre de Métodos Monte Carlo Cinéticos, depende del área de aplicación) \cite{Raychaudhuri_2013}.
En este caso vamos a usar utilizar los MC dinámicos para hacer un sampling una distribución de probabilidad usando reglas sencillas, incluso cuando no sabemos que forma tiene la distribución \cite{colete2014}. La idea principal consiste en utilizar la información previa del sistema para las probabilidades de proposición y aceptación de los valores\cite{colete2014}. Sin embargo, como veremos, el problema que conllevan es que producen valores correlacionados para las variables aleatorias, lo cual puede conllevar una importante fuente de error \cite{colete2014}.
El ejemplo más sencillo de un método MC dinámico para el muestro de una distribución de probabilidad \(f_X\left(x\right)\) es el método del rechazo con repetición antes mencionado. La pregunta evidente de este método es: Si se repiten los valores \(x_{k-1}\)\(x_k\) ¿Podemos decir que los valores \(x_k\) siguen la distribución \(f_{X_k}\left(x_k\right)\)?\cite{colete2014}