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为了评估随机数质量对蒙特卡罗模拟结果的影响，天体物理学研究人员测试了通过英特尔的RDRAND指令集生成的加密安全伪随机数，并将其与'''梅森旋转算法 Mersenne Twister'''生成的伪随机数进行了比较，在蒙特卡洛模拟褐矮星射电耀斑的过程中。RDRAND是最接近真实随机数生成器的伪随机数生成器。对于生成10<sup>7</sup>个随机数的试验，典型伪随机数生成器生成的模型与RDRAND之间没有统计差异。<ref name=":24" />
为了评估随机数质量对蒙特卡罗模拟结果的影响，天体物理学研究人员测试了通过英特尔的RDRAND指令集生成的加密安全伪随机数，并将其与'''梅森旋转算法 Mersenne Twister'''生成的伪随机数进行了比较，在蒙特卡洛模拟褐矮星射电耀斑的过程中。RDRAND是最接近真实随机数生成器的伪随机数生成器。对于生成10<sup>7</sup>个随机数的试验，典型伪随机数生成器生成的模型与RDRAND之间没有统计差异。<ref name=":24" />
===<small>Monte Carlo simulation versus "what if" scenarios 蒙特卡罗模拟与“假设”情景</small>===
===<small>蒙特卡罗模拟与“假设”情景</small>===
使用概率的方法不一定都是蒙特卡洛模拟——例如，使用单点估计的确定性建模。模型中的每个不确定变量都被赋予一个“最佳猜测”估计。为每个输入变量选择场景(如最佳、最差或最可能的情况)并记录结果。<ref name=":25">Vose 2000, p. 13</ref>
使用概率的方法不一定都是蒙特卡洛模拟——例如，使用单点估计的确定性建模。模型中的每个不确定变量都被赋予一个“最佳猜测”估计。为每个输入变量选择场景(如最佳、最差或最可能的情况)并记录结果。<ref name=":25">Vose 2000, p. 13</ref>