[自] 随机模型；随机模式
Stochastic model solves the problem of demand uncertainty.
随机模型解决了需求的不确定性问题。
A stochastic model for discontinuous jointed rock mass is presented.
针对断续节理岩体提出了一种随机计算模型。
Objective Adapting stochastic model for researching schistosoma egg counts variation.
目的将随机模型引进到血吸虫卵计量变异的研究中。
The stochastic model is thus needed. To precisely describe and simulate the trend of w…
为精确地描述与模拟水库建成后长江干流的水质变化趋势，建立了二维随机水质模型。
Then we take a ****** model as an example to explain this stochastic model in the chapter four.
第四，通过一个简化的模型，来具体说明此优化模型是如何运用的。
随机模型（Stochastic Model）是一种数学模型，其核心特征在于明确地纳入并量化了随机性（不确定性）。与确定性模型（给定相同输入总是产生完全相同输出）不同，随机模型承认现实世界中的许多过程受到随机因素的影响，其输出结果具有概率分布性。
以下是其关键含义和特点：
简单比喻： 想象预测掷骰子的结果。一个确定性模型可能会假设每次都会掷出某个固定点数（如3点），这显然不符合现实。一个随机模型则会承认每次掷骰子有6种可能结果，每种结果出现的概率是1/6。通过这个模型，我们可以计算掷出特定点数的概率，或者多次掷骰子后点数和大于某个值的概率。
示例：蒙特卡洛模拟 (Monte Carlo Simulation) 这是一种非常著名的随机建模技术。它通过重复随机抽样（模拟大量可能场景）来解决具有固有不确定性的问题。例如，在金融中，蒙特卡洛模拟可以用来评估投资组合在成千上万种不同（随机生成的）市场情景下的可能表现，从而估计其风险（如亏损概率或风险价值VaR）。
权威参考来源：
"Stochastic model"（随机模型）是用于描述系统中存在随机性或不确定性的数学模型。与确定性模型不同，其输出结果并非唯一固定，而是通过概率分布来反映可能的变化范围。以下是详细解析：
概率驱动
模型中的变量或过程包含随机成分，例如使用概率分布（如正态分布、泊松分布）或随机过程（如布朗运动）来表征不确定性。
动态适应性
可模拟随时间变化的随机现象，例如股票价格波动、天气预测中的随机扰动等。
多结果预测
通过多次模拟（如蒙特卡洛方法）生成可能结果的概率分布，而非单一预测值。
| 特征 | 随机模型 | 确定性模型 |
|---|---|---|
| 输入/输出 | 包含随机变量，输出为概率分布 | 输入固定，输出唯一确定 |
| 适用场景 | 存在不确定性的复杂系统 | 规律明确、可精确计算的系统 |
| 示例 | 股票价格预测、风险评估 | 牛顿力学中的抛物线轨迹计算 |
马尔可夫模型
假设未来状态仅依赖当前状态，用于语言处理或金融市场分析。
随机微分方程（SDE）
描述受随机噪声影响的动态系统，例如：
$$
dX_t = mu(X_t, t)dt + sigma(X_t, t)dW_t
$$
其中 $W_t$ 表示维纳过程（布朗运动）。
蒙特卡洛模拟
通过大量随机采样逼近复杂系统的行为，常用于金融衍生品定价。
如需进一步了解具体模型（如泊松过程或几何布朗运动），可提供更聚焦的问题方向。
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