模擬的難題
閱讀時間約 2 分鐘
準與不準，除了糾結於軟體本身，演算法，數值方法這些東西以外，其實更重要的是一個問題的複雜度。任何一套軟體，拿去做物理課本例題上面的簡單問題，都沒毛病，而且和實驗一致。但是為什麼模擬軟體能發揮的功能依舊有限?
其中一個原因是出在，應用上，我們大概率是處在資訊不足的條件下做模擬。
假設有一個函數 f(a,b,c,d,e)，你能夠在完全的條件下取得a,b,c,d,e的參數值，那麼你可以得到一個定值，然後拿這個定值去跟實驗值比較，這是文獻裡的模擬。
但是現實的模擬可能是，又缺a，又缺b，然後c,d隨時間改變，唯一知道的只有自己的設計值e。
那麼我們會做的事情可能就是，簡化一下a，忽略一下b，然後平均一下c,d，嗯，結果是永遠都跑得出來，但這出來代表的是什麼意思，自己都不知道。
但是現實的模擬可能是，又缺a，又缺b，然後c,d隨時間改變，唯一知道的只有自己的設計值e。
那麼我們會做的事情可能就是，簡化一下a，忽略一下b，然後平均一下c,d，嗯，結果是永遠都跑得出來，但這出來代表的是什麼意思，自己都不知道。
另一個原因是出在，設計上的未定義。
模擬作為前期評估工具，基本上都是走在產品設計完成以前，因此除了大方向以外，很多東西都是沒有定義的。而當所有細節都有定義的時候代表是箭已離弦，任何的改動都代表交期的延後，豈是你一介小小工程師所能承擔得起?
於是乎事情就變成是薛丁格的模擬了，設計完成以前，有無限多種可能，設計完成後只有一種可能，但就是非生即死，也派不上用場了。在中間有一個微妙的窗口，模擬派得上用場。或者是我只做模組，外面的東西於我如浮雲，不然進了系統肯定會遇到這種問題。
於是乎事情就變成是薛丁格的模擬了，設計完成以前，有無限多種可能，設計完成後只有一種可能，但就是非生即死，也派不上用場了。在中間有一個微妙的窗口，模擬派得上用場。或者是我只做模組，外面的東西於我如浮雲，不然進了系統肯定會遇到這種問題。
那麼? 我們到底該怎麼看待模擬這件事?
那我們就要想起一個笑話 "世界上為什麼要有經濟學家? 為了要讓氣象預報顯得準一點"。自從有了大氣科學後，關於氣象預報的揶揄從來也沒少過，但是有趣的是，大家每天出門前還是繼續看著這個掉漆的預報。
其實，不準並不影響它的價值，我們回憶一下我們怎麼解讀氣象預報的，
1. 看氣溫，今天是個25~28度的天氣，秋高氣爽，短袖配薄外套足矣
2. 看降雨機率，0~30%大概不會下雨，50%以上很容易下雨，中間部份看個人，如果會看衛星雲圖那就是管他機率多少，有很多雲就帶傘了
其實，不準並不影響它的價值，我們回憶一下我們怎麼解讀氣象預報的，
1. 看氣溫，今天是個25~28度的天氣，秋高氣爽，短袖配薄外套足矣
2. 看降雨機率，0~30%大概不會下雨，50%以上很容易下雨，中間部份看個人，如果會看衛星雲圖那就是管他機率多少，有很多雲就帶傘了
基本上模擬也就是這麼回事了，首先與其討論它有多準，反倒是要知道它再不準都是有限的，夏天報38C不用考慮穿羽絨衣，至於實際上差到多少度? 重要嗎? 只要能作為你決策的依據不就夠了? 降雨機率90%沒下雨，那不是很好嗎? 你需要的是如果下雨而我有帶傘不是嗎? 能作為你的風險控管依據不就夠了嗎?
所以我們能期待模擬能做到的部分，基本上就拿氣象預報來想像就差不多了(大氣科學模擬，也是模擬，而且是老前輩了)，簡單來說就是:
1. 就算有著上述的應用難題，依舊不影響他在定性上的價值
2. 以定性為基本盤，面對不那麼複雜的問題定量是有機會的
3. 搭配錨點，就算不準也能做出有意義的判斷
1. 就算有著上述的應用難題，依舊不影響他在定性上的價值
2. 以定性為基本盤，面對不那麼複雜的問題定量是有機會的
3. 搭配錨點，就算不準也能做出有意義的判斷
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嘿，大家新年快樂~ 新年大家都在做什麼呢？
跨年夜的我趕工製作某個外包設計案，在工作告一段落時趕上倒數。
然後和兩個小孩過了一個忙亂的元旦。在深夜時刻，看到朋友傳來的解籤網站，興致勃勃熬夜體驗了一下，覺得非常好玩，或許有人玩過了，但還是想寫上來分享紀錄一下~
模擬世界是我們寫程式造出來的，我們就是模擬世界的主宰，所以各種作用力要長什麼樣子、要怎麼個作用法，都由我們決定。不過，如果希望這些作用力看起來像真實世界的作用力一樣，那在寫程式的時候，套用這些作用力在真實世界中的物理公式，會是比較省時省力的做法。
在真實世界中有各式各樣的作用力影響著我們，那在模擬世界中呢？要怎麼在本來無一物的模擬世界中，製造出作用力呢？
我們做實驗的目的，
往往是想要量化「確定的不確定性 Certain Uncertainty」。
什麼是「不確定性 Uncertainty」？
其實就是無法透過控制各種變因來控制下來的現象。
在做實驗的時候，
就算你已經把實驗條件盡量控制一樣了，
其實實驗的結果每次還是會有一些差異。
「直覺和生活常識非常有用，但缺乏知識的直覺會欺騙你。」
「Google對產品經理的要求是，在沒有數據之前不要輕易給出結論。」
「有些事情讓你放棄掉生活中獲得的直覺，是千難萬難。」
「有一點經驗的工程師都知道，任何產品的性能都有一個物理上無法突破的極限，
這個極限並不需要等到工
在模擬自然界中的事物時導入隨機性，可以讓結果看起來比較自然，但如果導入的隨機性都是uniform distribution，那未免也太呆板了。這時候，我們需要nonuniform distribution亂數，來讓模擬出來的結果，更像真的一樣。
選舉民調是預測選舉結果的重要工具。然而，如果我們不了解樣本和母體的概念，就很容易被民調結果誤導。
在本文中，我們將介紹樣本和母體的概念，以及它們對民調結果的影響。我們還將提供一些在閱讀民調報告時的注意事項。
命理學用現代科學一點的講法來看，我們可以稱之為預測學。
就像是你預測天氣的走向，何時會下雨，何時會放晴一樣，只是在概抓一個事件發生的機率大小，但不表示會１００％準確。
那麼，所謂的預測學，是基於我們此時此刻當下的時間點來談論的，物質的時間、肉體的時間...等等。
但萬一其實我們所即將經歷的未來
《為什麼這樣工作會快、準、好》一書中說明：我們可以透過訓練自己用機率思考的方式，做出更好的選擇。機率思考即是設想未來的各種可能性，在腦中同時想著各種相互衝突的情境，並推估各種情形發生的比例，就可以比較準確無誤做出預測，並選擇較適當的方案。
除了機率思考之外，另外我們還需要學會「假設」，透過正確假設
每天我們都做無數決策，有些對未來影響深遠。根據《為什麼這樣工作會快、準、好》指出，機率思考可以提升預測未來的能力。美國聯邦國家情報辦公室的研究發現，機率訓練能提升人們的預測準確度，讓人更客觀地評估決策後果。通過機率思考，人們能理性面對不確定性，避免因恐懼或偏見做出錯誤判斷。
邏輯運算子
它們在許多情境下都是程式語言中重要的工具，用於進行條件判斷和控制流程
在日常中總會遇到有些需要思考判斷的問題，比如要買東西，就會考慮到CP值，東西要好且要便宜，就是and的概念，如果在一些比較複雜的狀況，例如想晚餐吃什麼，就會想火鍋或燒烤都行，這就是or的概念。
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