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传统科学研究以理论推导和真实实验为主要方法。随着计算机的诞生和計算能力的不断提高，现代科学研究越来越多地依赖于计算机模拟和数据分析挖掘。计算机模拟是利用数值方法研究真实世界复杂系统特性和演化规律的基本方法。计算机模拟的核心是构建一个软件程序对真实系统的行为要素进行建模，通过运行程序并观察输出对真实系统进行深入理解，并能够对系统未来的演化规律获得认识。本书系统地介绍了构建计算机模拟程序的主要技术。

全书分为15章：1.讨论了均匀分布随机数、随机变量的生成算法以及一些有用的工具；2.讨论了采样规模的影响以及稳定状态模拟的停止条件；3.设计了一个算法过程用于批量生成独立同分布均值，以便利用经典统计技术构建置信区间；4.概述了顺序统计量以及如何在模拟中应用；5.讨论了具有相关性的正态随机变量的顺序统计量以及它们与排序和选择过程的关系；6.介绍了利用基于实验的直方图估计多维分位数；7.介绍了构建元模型作为理解真实系统的代理；8.介绍了对真实分布密度估计方法；9.介绍了比较两个正态总体的方法；10.概述了排序和选择方法以及多维比较；11.比较了利用最有计算分配进行无差异区选择的方法；12.介绍了在选择过程中利用普通随机数提升选择正确率；13.讨论了如何利用并行和分布式模拟提升模拟研究的效率；14.概述了多目标选择问题以及pareto集合；15.概述了有约束选择的一般方法。

本书是计算机模拟程序设计方面的一部专著，不仅介绍了计算机模拟中涉及到的各种基本理论、数学模型和实现算法，还给出了c语言的实现代码，有助于读者理解算法实现的流程。本书非常适合相关领域的科研人员和学生阅读参考。

张志斌，副研究员

（中国科学院计算技术研究所）