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'''低差异序列 Low-discrepancy sequences'''通常被用来代替空间中的随机采样，因为它们确保了均匀的覆盖，并且通常比使用随机或伪随机序列的蒙特卡罗模拟具有更快的收敛顺序。基于它们的使用的方法称为'''准蒙特卡罗方法 Quasi-Monte Carlo Methods'''。
'''低差异序列 Low-discrepancy sequences'''通常被用来代替空间中的随机采样，因为它们确保了均匀的覆盖，并且通常比使用随机或伪随机序列的蒙特卡罗模拟具有更快的收敛顺序。基于它们的使用的方法称为'''准蒙特卡罗方法 Quasi-Monte Carlo Methods'''。
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">Route, Matthew (August 10, 2017). "Radio-flaring Ultracool Dwarf Population Synthesis". The Astrophysical Journal. 845 (1): 66. arXiv:1707.02212. Bibcode:2017ApJ...845...66R. doi:10.3847/1538-4357/aa7ede. S2CID 118895524.</ref>
===<small>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>===