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8、蒙特卡罗模拟技术
当科学家们使用计算机试图来预测复杂的趋势和事件时,他们通常应用一类需要长串的随机数的复杂计算。
设计这种用来预测复杂趋势和事件的数学模型越来越依赖于一种称为蒙特卡罗模拟的统计手段(a),而这种模
拟进一步又要取决于可靠的无穷尽的随机数目来源(b)。
蒙特卡罗模拟因摩洛哥著名的赌场而得名。它能够帮助人们从数学上表述物理、化学、工程、经济学以及
环境动力学中一些非常复杂的相互作用。数学家们称这种表述为“模式”,而当一种模式足够精确时,它能产
生与实际操作中对同一条件相同的反应。但蒙特卡罗模拟有一个危险的缺陷:如果必须输入一个模式中的随机
数并不像设想的那样是随机数,而却构成一些微妙的非随机模式,那么整个模拟(以及预测结果)都可能是错的。
最近,由美国佐治亚大学的费伦伯格博士作出的一份报告证明了最普遍用以产生随机数串的计算机程序中
有 5 个在用于一个简单的模拟磁性晶体中原子行为的数学模型时出现错误(e)。科学家们发现,出现这些错误
的根源在于这 5 个程序产生的数串并不随机(c),它们实际着隐藏了一些相互关系和样式(d),这一点只是在
这种微小的非随机性歪曲了晶体模型的已知特性时才表露出来。贝尔实验室的里德博士告诫人们记住伟大的诺
依曼的忠告:“任何人如果相信一个计算机能够产生出真正的随机的数序组都是疯子。”
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