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例如，从应用程序的角度来看，思考  '''<font color="#ff8000"> GDS</font>'''的一个或多个组件包含随机元素的情况是有趣的。激励应用程序可以包括不完全理解的过程(例如:细胞内部的动力学) ，以及所有实际应用的某些方面似乎都符合某些概率分布。还有一些由确定性原理控制的应用程序，因为它们的描述要么复杂要么笨拙，所以考虑概率近似是有意义的。

例如，从应用程序的角度来看，思考  '''<font color="#ff8000"> GDS</font>'''的一个或多个组件包含随机元素的情况是有趣的。激励应用程序可以包括不完全理解的过程(例如:细胞内部的动力学) ，以及所有实际应用的某些方面似乎都符合某些概率分布。还有一些由确定性原理控制的应用程序，因为它们的描述要么复杂要么笨拙，所以考虑概率近似是有意义的。

'''<font color="#ff8000"> 图动力系统graph dynamical system</font>'''的每个元素都可以通过几种方式随机化。例如，在顺序动力系统中，新序列可以是随机的。在每个迭代步骤中，可以从给定的新序列分布中随机选择具有相应概率的更新序列 w。新序列的匹配概率空间引出 SDS 地图的概率空间。在这方面需要研究的一个自然对象是 SDS 映射集合在状态空间上产生的'''<font color="#ff8000"> 马尔可夫链Markov chain </font>'''。这种情况被称为新序列随机 GDS，其目的如，“事件”按照一定的速率随机发生的过程(如化学反应)，在并行计算 / 离散事件模拟中的同步，以及在后面描述的计算范例中的同步! ——确保这个交叉引用保持 / 工作。-->.

'''<font color="#ff8000"> 图动力系统graph dynamical system</font>'''的每个元素都可以通过几种方式随机化。例如，在顺序动力系统中，新序列可以是随机的。在每个迭代步骤中，可以从给定的新序列分布中随机选择具有相应概率的更新序列 w。新序列的匹配概率空间引出 SDS 地图的概率空间。在这方面需要研究的一个自然对象是 SDS 映射集合在状态空间上产生的'''<font color="#ff8000"> 马尔可夫链Markov chain </font>'''。这种情况被称为新序列随机 GDS，其目的如，“事件”按照一定的速率随机发生的过程(如化学反应)，在并行计算 / 离散事件模拟中的同步，以及在后面描述的计算范例中的同步! ——确保这个交叉引用保持 / 工作。