haohai9309

摘要： 在蒙特卡洛模拟和随机实验中，我们通常通过大量随机样本来估计某个期望、概率或积分值。然而，由于样本具有随机性，估计结果存在方差。方差越大，估计值波动越剧烈，可靠性越差。为了提高模拟精度，最直接的方法是增加样本数量，但这会导致计算成本大幅上升，尤其在复杂问题或高维空间中，样本数量成倍增长，效率低下。因此 阅读全文

摘要： 在数据科学、模拟仿真、游戏开发、密码学和机器学习等领域，随机数的应用几乎无处不在。我们用它们来生成模拟样本、拆分训练测试集、控制程序随机化过程，甚至用来生成加密密钥。虽然名字叫“随机数”，但计算机本质上是确定性的设备，因此我们通常使用伪随机数（Pseudo-Random Numbers）来模拟真实世 阅读全文