确定性模型

在数学、计算机科学和物理学中，确定性系统是指在系统未来状态的发展中不涉及随机性的系统。 因此，确定性模型将始终从给定的起始条件或初始状态产生相同的输出。

由微分方程描述的物理定律代表确定性系统，即使系统在给定时间点的状态可能难以明确描述。

在量子力学中，描述系统波函数连续时间演化的薛定谔方程是确定性的。 然而，系统的波函数与系统的可观察特性之间的关系似乎是不确定的。

混沌理论研究的系统是确定性的。 如果准确知道初始状态，那么理论上可以预测这种系统的未来状态。 然而，在实践中，关于未来状态的知识受到初始状态测量精度的限制，混沌系统的特点是对初始条件有很强的依赖性。 这种对初始条件的敏感性可以用李雅普诺夫指数来衡量。

马尔可夫链和其他随机游走不是确定性系统，因为它们的发展取决于随机选择。

确定性计算模型，例如确定性图灵机，是这样一种计算模型，即机器的连续状态和要执行的操作完全由先前状态决定。

确定性算法是一种算法，在给定特定输入的情况下，它始终会产生相同的输出，而底层机器始终会经过相同的状态序列。 可能存在在确定性机器上运行的非确定性算法，例如，依赖于随机选择的算法。

通常，对于这样的随机选择，人们使用伪随机数发生器，但也可以使用一些外部物理过程，例如计算机时钟给出的时间的最后一位。

伪随机数生成器是一种确定性算法，旨在生成表现为随机序列的数字序列。 然而，硬件随机数生成器可能是不确定的。

在经济学中，Ramsey-Cass-Koopmans 模型是确定性的。 随机等价物被称为真实商业周期理论。