完全隨機是統計學概念，指的是每一個研究物件被分配到任意一組的機率是相等且獨立的，不受其他任何因素影響。
即每個個體擁有獨立、相等、不可預測的機率。
比如，從1到10來取隨機整數，那麼每一個數字隨機出現的機率就是十分之一。
如果從1到100來取整數，那麼每一個數字隨機出現的機率就是一百分之一。
基本上接受過學前教育有些數學常識的同學很快就能發現，
相等的機率，不等於機率的相等。
而根本原因，就在於區間的不同。
比如說，你讓DEEPSEEK生成十個隨機數字，
他可以在一毫秒的時間，給你十個毫無關聯的數字。
當你開啟deepseek的深度思考之後就會發現，在AI生成隨機數字的第一步，就已經自行設定好了取值區間。
再比如說，讓你自己給出幾個隨機數，
你可能會不假思索的脫口而出一串拗口的數字，
但這串數字一定不會超出你的認知。
這個問題如果不上稱，沒有一兩重。
但如果真要往深處細究的話，那就完全是一個不亞於為什麼一加一等於二的數理哲學問題。
什麼是真隨機？什麼又是假隨機？
人們習慣於把計算機程式式生成的隨機數稱作假隨機，
把自然界中不可預測的物理過程的測量稱作真隨機。
並根據這個定義，給了一個生動形象的例子，
比如你扔一個物理存在的骰子，一到六朝上的機率和你出手的力度、角度、空氣阻力、風向、風速、桌面材質、粗糙度等一系列不可控的因素息息相關，完全無法預測，所以這就叫做真隨機。
而如果電腦裡執行一個扔骰子模擬器，並設定一個演算法，生成一個取值區間為一到六的程式，那這個輸出結果的過程，則被稱為假隨機。
在過去，人們的思考總是淺嘗輒止。
認為系統程式演算法可以人為控制，所以就草草的以此區分了真隨機和假隨機，而終止了後續的探索。
但很少有人意識到，為什麼自然界中不可預測的物理過程，會像那個骰子一樣，會有六個面。
顧然回到中科院，在基礎材料實驗室呆坐了一個晚上。
直到第二天袁濤、喬美美等人來到實驗室後，才察覺到已經天明瞭。
“誒，你昨天不是直播嗎？這麼早就來了？”
曹思睿看著試驗檯前正襟危坐的顧然，打了個招呼。
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