中随机性的内部来源有两种类型的模型随机模型和确定性模型。确定性模型没有随机性元素。它以相同的输入运行并产生相同的输出。比如个人的人有机会活一年那么我们可以说有人活下来。相反随机模型具有随机性元素。因此它的每次运行即使使用相同的输入数据都会产生不同的结果。模型内部和外部的随机性来源蒙特部的随机性来源。

蒙特卡洛实验点击放大如果您只运行一次随机模型您将无法获得具有代表性的结果。您将需要多次运行它即使输入参数保持不变。这样一系列具有随机性的模型运行称为蒙特卡罗实验。蒙特卡罗模拟结果经过统 电话号码列表 计处理并以概率直方图散点图面积图等形式呈现。另请参阅不同类型的模型中随机性的内部来源英语随机数发生器计算机是一种确定性设备。

那么仿真模型中的随机性从何而来？该程序在连接到外部物理随机数生成器之前没有真正的随机性随机性。但是我们可以使用伪随机数生成器生成的伪随机数。伪随机数生成器基于确定性算法这些算法会产生看似随机的长序列结果。这些结果实际上完全由称为种子的较短种子决定并且是周期性的因此它们被称为伪随机数发生器第章模型中的随机性英文。