In mathematics, computer science and physics, a deterministic system is a system in which no randomness is involved in the development of future states of the system. A deterministic model will thus always produce the same output from a given starting condition or initial state.
Physical laws that are described by differential equations represent deterministic systems, even though the state of the system at a given point in time may be difficult to describe explicitly.
In quantum mechanics, the Schrödinger equation, which describes the continuous time evolution of a system's wave function, is deterministic. However, the relationship between a system's wave function and the observable properties of the system appears to be non-deterministic.
The systems studied in chaos theory are deterministic. If the initial state were known exactly, then the future state of such a system could theoretically be predicted. However, in practice, knowledge about the future state is limited by the precision with which the initial state can be measured, and chaotic systems are characterized by a strong dependence on the initial conditions. This sensitivity to initial conditions can be measured with Lyapunov exponents.
Markov chains and other random walks are not deterministic systems, because their development depends on random choices.
A deterministic model of computation, for example a deterministic Turing machine, is a model of computation such that the successive states of the machine and the operations to be performed are completely determined by the preceding state.
A deterministic algorithm is an algorithm which, given a particular input, will always produce the same output, with the underlying machine always passing through the same sequence of states. There may be non-deterministic algorithms that run on a deterministic machine, for example, an algorithm that relies on random choices. Generally, for such random choices, one uses a pseudorandom number generator, but one may also use some external physical process, such as the last digits of the time given by the computer clock.
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Real-world engineering applications must cope with a large dataset of dynamic variables, which cannot be well approximated by classical or deterministic models. This course gives an overview of method
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vignette|Les jeux de dés sont des symboles du hasard (jeux de hasard). vignette|Tyché ou Fortuna et sa corne d'abondance (fortune, hasard, en grec ancien, sort en latin) déesse allégorique gréco-romaine de la chance, des coïncidences, de la fortune, de la prospérité, de la destinée...|alt= Le hasard est le principe déclencheur d'événements non liés à une cause connue. Il peut être synonyme de l'« imprévisibilité », de l'« imprédictibilité », de fortune ou de destin.
En mathématiques, une équation différentielle est une équation dont la ou les « inconnue(s) » sont des fonctions ; elle se présente sous la forme d'une relation entre ces fonctions inconnues et leurs dérivées successives. C'est un cas particulier d'équation fonctionnelle. On distingue généralement deux types d'équations différentielles : les équations différentielles ordinaires (EDO) où la ou les fonctions inconnues recherchées ne dépendent que d'une seule variable ; les équations différentielles partielles, plutôt appelées équations aux dérivées partielles (EDP), où la ou les fonctions inconnues recherchées peuvent dépendre de plusieurs variables indépendantes.
En mathématiques, en économie et en physique théorique, une marche aléatoire est un modèle mathématique d'un système possédant une dynamique discrète composée d'une succession de pas aléatoires, ou effectués « au hasard ». On emploie également fréquemment les expressions marche au hasard, promenade aléatoire ou random walk en anglais. Ces pas aléatoires sont de plus totalement décorrélés les uns des autres ; cette dernière propriété, fondamentale, est appelée caractère markovien du processus, du nom du mathématicien Markov.
The first historical steps of radioactivity research offer an excellent opportunity to teach a key concept of modern physics: non-deterministic phenomena. However, this opportunity is often wasted because of historical misconceptions and of the irrational ...
Field surveys and laboratory experiments show that bedload transport rates may vary to within one order of magnitude for a given water discharge. One of today's major challenges is to account for these large transport rate fluctuations in computational hyd ...
2023
How does reliable computation emerge from networks of noisy neurons? While individual neurons are intrinsically noisy, the collective dynamics of populations of neurons taken as a whole can be almost deterministic, supporting the hypothesis that, in the br ...