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中科院来娱乐圈捞人!黑粉全蒙了

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第388章 上帝和钫衰层,你总要信一个
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  完全随机是统计学概念,指的是每一个研究对象被分配到任意一组的概率是相等且独立的,不受其他任何因素影响。

  即每个个体拥有独立、相等、不可预测的概率。

  比如,从1到10来取随机整数,那么每一个数字随机出现的概率就是十分之一。

  如果从1到100来取整数,那么每一个数字随机出现的概率就是一百分之一。

  基本上接受过学前教育有些数学常识的同学很快就能发现,

  相等的概率,不等于概率的相等。

  而根本原因,就在于区间的不同。

  比如说,你让DEEPSEEK生成十个随机数字,

  他可以在一毫秒的时间,给你十个毫无关联的数字。

  当你打开deepSeek的深度思考之后就会发现,在AI生成随机数字的第一步,就已经自行设定好了取值区间。

  再比如说,让你自己给出几个随机数,

  你可能会不假思索的脱口而出一串拗口的数字,

  但这串数字一定不会超出你的认知。

  这个问题如果不上称,没有一两重。

  但如果真要往深处细究的话,那就完全是一个不亚于为什么一加一等于二的数理哲学问题。

  什么是真随机?什么又是假随机?

  人们习惯于把计算机程序式生成的随机数称作假随机,

  把自然界中不可预测的物理过程的测量称作真随机。

  并根据这个定义,给了一个生动形象的例子,

  比如你扔一个物理存在的骰子,一到六朝上的概率和你出手的力度、角度、空气阻力、风向、风速、桌面材质、粗糙度等一系列不可控的因素息息相关,完全无法预测,所以这就叫做真随机。

  而如果电脑里运行一个扔骰子模拟器,并设定一个算法,生成一个取值区间为一到六的程序,那这个输出结果的过程,则被称为假随机。

  在过去,人们的思考总是浅尝辄止。

  认为系统程序算法可以人为控制,所以就草草的以此区分了真随机和假随机,而终止了后续的探索。

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