算力是未来国家发展和科技进步的一个重要指标，除了硬件的配备，专业技术人才的培养显得更为重要。《Python数值计算与模拟》正是应此需求引进。计算机发明的初衷是服务科学计算，经过多年发展，计算机性能明显提高，计算机模拟应用领域也不断扩大，《Python数值计算与模拟》用科技助力工作！

本书从传统的数值计算技术到先进的多智能体模拟基础，均边展示Python程序，边对其进行了具体讲解。在第1章中，介绍了运用Python进行数值计算时普遍存在的注意点。在接下来的第2章和第3章中，作为传统的模拟技术，提到了运用微分方程式表示的物理现象模拟。在第4章中，提到了利用元胞自动机的模拟。第5章的主题是利用随机数进行模拟。最后，在第6章介绍了多智能体模拟框架。同时还详细说明算法的原理，以及python应用的快捷方便功能。

小高知宏，1983年早稻田大学理工学部毕业；1990年早稻田大学研究生院理工学研究科毕业，获工学博士九州大学医学部附属医院助手；1993年福井大学工学部信息工学科副教授；1999年福井大学工学部智能系统工学科副教授。

模拟游戏“超级冰壶”

“ 超级冰壶”是把在平面内运动的带电冰壶（冰溜石），送至某处球门的游戏平面内固定有多个电荷。冰壶（冰溜石）从起点位置，以选手指定的初速度开始运动。一旦冰壶（冰溜石）开始运动后，中途就不能再操作。假设冰壶（冰溜石）到达距离营垒一定的范围内，视为进球。选手可以多次循环运动。冰壶（冰溜石）运动持续的时间越长，得分越高，通过离营垒中央位置越近，得分越高。不过，冰壶（冰溜石）必须进球才能得分。

5.1.1　随机数与伪随机数

到目前为止，本书所提到的模拟实验中，当初始状态确定后，其模拟结果均是唯一的。例如，在第2章中提到的带电粒子的运动模拟实验，一旦粒子和磁场的初始状态决定后，粒子的运动无论计算多少遍，结果都是一定的。在第3章中提到了拉普拉斯方程的边界值问题，一旦边界值确定，计算结果也是不变的。在第4章介绍了元胞自动机的模拟实验，其结果也同样由初始状态而定。

但是，在现实生活中，即使设定同一条件进行实验，出现不同结果的情况也不胜枚举。用第2章中运动模拟的例子来讲，在现实世界里，即使按照同样的设定值发射物体，也会因各种原因，无法保证描绘出同一轨迹。不仅如此，甚至同一粒子的运动，有时也会看到与第2章中带电粒子完全不同的、无规则的随机运动。例如，浮游在液体中的微粒子所做的布朗运动，其轨迹就是极不规则的。

另外，有时为了进行更加真实的模拟实验，在计算过程中需要无规律性。例如，在第4章中汽车拥堵的模拟实验，虽然对现实拥堵的某些特征做了抽象化处理，但模拟结果还是有些许不自然的地方。其原因之一就是因为在第4章的traffic.py程序中，汽车的流入是有规律的。而在现实世界里，首先，汽车是不可能以一定的时间间隔流入的。因此，如果不能让汽车按照无规律的时间间隔流入的话，模拟结果就会不自然。

综上所述，有时模拟实验需要无规律性。在模拟实验中，引入无规律性的方法之一便是使用随机数（random number）。

随机数指随机排列的数列里的每一个元素。这样解释还会产生一个问题，即随机排列是什么意思呢？这虽决定于随机数的用途，但这里指：排列方法无规律，与前后无关联，无法预知下个数值的排列。

使用随机数就可以将上述无规律性导入模拟中。例如，在运动模拟中加入几个随机要素，即使初始设定一样，也可以微妙地出现不同的运动。另外，在交通流模拟中，运用随机数控制汽车流入的时间点，可以模拟现实交通中出现的交通流的无规律性。

那么，如何设置随机数呢？如果真的想得到随机数列的话，必须使用诸如来自量子论波动的随机性本质的物理现象。基于随机物理现象的随机数称为物理随机数（physical random numbers）。