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隨意燒

**什錦燒**（日語：お好み焼き／おこのみやき _okonomiyaki_），又稱為**御好燒**或**隨意燒**，是源自日本的一種鐵板燒小吃。製作方法是將水加入小麥粉攪拌形成粉漿，再加上蔬菜、肉類、魚類和貝類等材料，於鐵板上燒成煎餅，最後加上調味料進食。不同地方的什錦燒在做法和材料上皆各具特色，其中最具代表性的有兩大派系，即關西風什錦燒（**大阪燒**）和廣島風什錦燒（**廣島燒**），實際上兩者發展的起源也不同。在關西風什錦燒的基礎上，將高麗菜改為綠蔥，加上牛蹄筋，改為醬油味的蔥燒現在也大受歡迎。

## 關西風什錦燒（大阪燒）

### 製法

以下是以豬肉為主要材料的雜菜煎餅製法，按嗜好可改為牛肉、墨魚、蝦仁、牡蠣等不同食材：

1. 水或柴魚高湯混合低筋麵粉。（注意水份多寡，麵粉和水的比例約 1.5:1。）
2. 準備切碎的高麗菜、加上雞蛋、山藥（山芋）泥、蝦皮、炸麵花等攪拌。
3. 將麵糊放在加熱了的鐵板上面，整理成直徑 25cm，厚度 2.5cm 左右的圓形。
4. 將薄豬肉片放在煎餅上。
5. 如果一面焦結了，就反向另一面，但要小心不要弄散煎餅。
6. 如果兩面都燒成黃褐色，就降低火溫，塗上調味汁。
7. 撒上柴魚片、青海苔。
8. 縱橫切塊，完成。在完成的煎餅表面上按照愛好塗上蛋黃醬。
9. 然後在鐵板上以自己的愛好尺寸切吃。

## 廣島風什錦燒（廣島燒）

廣島燒（日語：ひろしまやき），是什錦燒的一個種類，主要流行於日本廣島地區。但是廣島地方並沒有將其稱呼為「広島焼き」。

### 歷史

明治時代在東京，有了叫做「冬冬燒」的醬油簡單調味煎餅，這可能和目前的文字燒（もんじゃ焼き）也有著發源關係。1910 年代，日本引進的辣醬油開始普及，也應用到冬冬燒，改稱為「一錢洋食」。這是水混和麵粉，放在平面鐵板上烤，加上蔥、豆芽等少量蔬菜的，類似天津煎餅的食品。因為價錢廉宜，一錢（約 0.01 日圓）就可以吃到的洋味食品，故稱為之。

到二戰後，日本的食生活也開始平穩，在原來的一錢洋食上，增加洋白菜等蔬菜、加上肉類、煎雞蛋等，或還加上炒麵，按照客戶的「御好」（嗜好）調製的豪華食品也有了。這就是廣島風什錦燒。

### 材料

基本材料有小麥粉（薄力粉）、水、豬肉、雞蛋、蕎麥面、蔥、醬料等。

其他，依個人喜好添加，如：青海苔、鰹魚粉、豆芽等。

### 製法

現在的典型廣島風什錦燒製法如下：

1. 首先將雞蛋、水、湯料和麵粉混合成比較稀的麵漿，放在熱鐵板上拉成圓型，灑點柴魚粉。
2. 迅速擺放大量洋白菜絲（高麗菜絲）和綠豆芽，灑鹽和胡椒，再擺蔥花、炸麵花、豬肉、墨魚等，從上面灑少量麵漿。
3. 同時，在旁邊，用鹽、胡椒和清酒等炒麵。
4. 等洋白菜等蔬菜開始軟化後，將煎餅和蔬菜等一起翻倒，壓平。
5. 在旁邊，煎一個半熟的雞蛋，擺在炒麵上，上面再擺煎餅。
6. 將整體翻倒，表面塗大量帶甜味的濃辣醬油，灑柴魚絲、青海苔粉供食。

## 參考來源
隨意窩Xuite日誌

**隨意窩 Xuite 日誌**是由中華電信 HiNet 所開發，其部落格在 2005 年由黑歐婆開發，Blog 小組所管理。現今部落格服務延伸至專業相片儲存、分享平台。2011 年重新改名為「隨意窩」，平台包含的功能有 Xuite 日誌、Xuite 信箱、Xuite 相簿、Xuite 影音、Xuite 旅遊與雲端資料櫃。

Xuite 信箱於 2014 年 12 月 1 日終止服務。臉書、雅虎、谷歌、MSN 外站帳號登入管道於 2020 年 5 月底下架。「Hami + 個人雲」雲端資料櫃服務於 2020 年 6 月底停止服務。Xuite 旅遊頻道於 2020 年 11 月底下架。

Xuite 隨意窩將於 2023 年 8 月 31 日終止服務，並刪除網站全部資料。

## 服務特色

分為下列幾項：

* 影音名片、個人肖像動畫、互動式大頭貼
* 簡單介面操作、支援多種格式、多檔案上傳、自動儲存歷史版本
* 網誌影音和相簿功能、文章動態顯示
* 支援多本日誌、共同作者管理、推文功能
* 相簿秀圖機播放器
* 可自訂欄位、CSS 樣式風格、文章搬移功能
* 提供免費雲端硬碟

## 相關條目

* 部落格
* 痞客邦
* 無名小站
* Blogger

## 關站時程

## 參考資料

## 外部連結

* 隨意窩 Xuite 日誌官方網站
* 隨意窩 Xuite 開發者日誌
隨意肌

**骨骼肌**（Skeletal muscle）是一種肌組織。心肌和平滑肌亦屬於肌組織。

肌肉中的肌細胞又稱肌纖維，而骨骼肌的肌細胞屬於多核細胞，有幾十個甚至上百個呈扁橢圓形的細胞核。骨骼肌纖維呈長圓柱狀，直徑 10～100 微米；長度不等，一般為 1～40 毫米，甚至可達 10 厘米以上。

骨骼肌屬於橫紋肌的一種（心肌亦屬於橫紋肌），又稱**隨意肌**或**橫紋隨意肌**（Striated voluntary muscle）（心肌和平滑肌則屬於不隨意肌），即其收縮運動受人的意識支配，經軀體神經刺激實現的。而骨骼肌通常是通過肌腱附在骨骼的兩端，其伸縮可以帶動骨骼的移動，以促成人體的運動。骨骼肌負責支配人的基本活動，其中包括屈曲和伸展。

## 構造

與一般細胞不同，為多核構造。胞器另有特殊名稱，例如：肌漿膜指的是骨骼肌細胞膜；肌漿為細胞質；肌漿網相當於一般細胞的平滑型內質網，有重要的功能，在靠近兩端的肥大區域，稱終池或側囊，是主要鈣離子儲存處，當神經刺激時，會釋放鈣離子到肌漿內，造成骨骼肌肌纖維的收縮。

骨骼肌細胞呈細長的纖維狀，肌纖維有明暗相間的橫紋，每塊肌肉都是由肌纖維組成；比如臀大肌、三角肌肌束較多；每條肌束的肌纖維長度不一；肌纖維長短互補，嵌合相接；縫匠肌、眼肌的肌纖維可與肌肉等長；肌纖維外包有薄層纖細的網狀纖維（肌內膜）；數條條肌纖維組成的肌束被膠原、彈性纖維混合成的結締組織包裹（肌束膜）；整個肌肉表面包有一層較厚的結締組織（肌外膜）。

有的肌一端借不明顯的結締組織束（肌性起始）附著於骨；另一端借長的緻密結締組織束（肌腱）附著於骨，肌腱比肌腹堅韌、體積小；肌腱含血管少，不易變形；所以骨骼肌在經過關節和容易摩擦的地方，被肌腱取代；肌腱纖維並不是完全平行，是相互交錯的，這樣可以使力量均勻作用於肌腱止點，又減少了關節活動對肌的影響；肌腱可以繞過切跡、滑車改變肌的運動方向。

血管束與神經伴行，沿著肌間隔、肌膜間行走。每塊肌的供血是多源性的，至少有兩組血管；血管分支進入肌門，反覆分支後在肌內膜形成包繞肌纖維的毛細管網，然後匯入微靜脈、小靜脈離開肌門。肌神經含有運動、感覺神經纖維；神經末梢在神經衝動到達時，釋放乙醯膽鹼，引起肌纖維收縮。

一塊肌肉縱切，最外層是外鞘膜，內含許多肌束，肌束是好幾千條的肌纖維組成，和豐富血管並行，而每一個肌纖維中包含許多肌原纖維，而每一個肌原纖維又由很多 "肌小節" 的單位組成。一個肌小節（兩 Z 線中間）內含有粗肌絲和細肌絲，粗肌絲主要由肌凝蛋白組成，以頭部連接尾部互相連接肌小節。細肌絲一端游離，一端結合在 Z 線上，主要由肌動蛋白、旋轉素、旋轉肌球素所共同組成。肌動蛋白分子兩單股旋纏繞排列，每個肌動蛋白上有一個結合肌凝蛋白處，可與肌凝蛋白上的橫橋結合。旋轉肌球素為長條狀，可以和肌動蛋白分子結合。

旋轉素可分成三個次單位：

1. 旋轉素 I（TnI）: 能夠與肌動蛋白結合
2. 旋轉素 T（TnT）: 能和旋轉肌球素結合
3. 旋轉素 C（TnC）: 能和鈣離子結合

## 參見

* 運動生理學
隨意門

**任意門**（日語：どこでもドア _Dokodemo Doa_，英語：Dokodemo Door，美國版：Anywhere Door，直譯：隨處可到的門，香港稱作**隨意門**），又稱如意門、出入門（台灣早期電影版），是日本漫畫《哆啦 A 夢》及其衍生作品裡的常用道具之一，為一扇能通往任何地方的門，使用率僅次於竹蜻蜓與時光機。

## 概要

外型是一個單扇的、粉紅色的門，使用時只要心中想著、或是口中說出想要去的地方，打開門後就能抵達。在漫畫中出現的次數僅次於竹蜻蜓和時光機，為使用率第三高的道具。
門把會讀取握住門把者的意志，如果沒有指定特定的場所，則會自動判斷。例如只說「空地」，就會移動至最近的空地。即使只說「只要是很遠的地方什麼都行」也能自動判斷並連結至適當的場所。大雄有時會用任意門去靜香家玩，但由於靜香經常洗澡，大雄又沒有指定去靜香家的哪一間房，因此幾乎總是門一開就見到對他們潑水的泡澡中的靜香。

### 功能

內建全宇宙的地圖，可以移動至任何地方，距離限制為十光年以內。 
1980 年大長篇《大雄的宇宙開拓史》第一次提到此設定。因空地被中學生佔領打棒球，所以大雄被胖虎要求找新場地。大雄原想要求哆啦 A 夢向其他星球找尋，而他就說明了這個限制，並說明就算是如此寬廣的範圍也仍沒有合適地點。 
1999 年大長篇《宇宙漂流記》第二次提到此設定。由於一行人降落所在星球距離地球 20 光年，所以打開門後仍是原地（港版翻譯為「相當遠的距離」）。 
在《大雄與雲之王國》中，任意門加裝了特殊旋鈕，更可以設定時間，只要扭動其門柄，門另一邊的時間便會改變。

除了受到距離的限制之外，任意門必須在一般時空下才能使用，在其他道具所創造出來的特殊時空無法使用（如地平線膠布、童話世界、鏡面世界）（大山版動畫 寵物回應瓶 （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館））。

另外，在其中電腦有輸入資料的地方才能使用，在大長篇《大雄的恐龍》和《大雄的恐龍 2006》中，就因為其電腦裡沒有恐龍時代的地圖所以無法使用。

不過在《大雄的日本誕生》以及《新・大雄的日本誕生》中，雖然未有 7 萬年前的地圖，但哆啦 A 夢在到過的地方輸入資料，所以能讓一行人往來已輸入資料的地方。

在未來，有著不能在人群壅塞的地方開啟任意門的規定，因為門可能會突然出現並打到別人。

雖然門的大小固定，但可以通過比門還大的物品（第 7 卷〈山奧村的怪奇事件〉）。

## 與其相似之道具

### 蒸氣任意門

在 2013 年電影版《大雄的秘密道具博物館》中所出現過的歷代任意門，在秘密道具博物館入口大廳中央存放的即是「初代任意門 / 初期型任意門（台譯）」（初期型どこでもドア）—— **蒸氣任意門**。高如摩天大樓，為秘密道具中「值得紀念的第一號」，也就是第一個被發明出來的道具，發明者是哈特曼博士（左方立有其雕像，右手所持的橘紅五角球體即是秘密道具原料 —— 全金屬）。蒸氣任意門門框粉紅色、門板黑色，採對開模式，底端與後部有管線連接，底部有一座深藍色階梯，使用時四個角會噴出蒸氣，開啟後會通往機器人館。

### 任意氣

台譯「**任意瓦斯**」，在 1990 年電影版《惑星之迷》中，曾經出現過粉紅色不透徹的煙霧氣體，被認為是任意門的氣體版。但由於氣體流動不定，會將使用者隨意帶到人生地不熟的陌生地方，所以被停產及販售。

### 任意窗

大小相當於一個正方形窗戶。在漫畫第 34 卷的《在水窪中釣魚》出現。大雄帶朋友返回古代探險，但在百寶袋中找不到任意門，找到的卻是任意窗。其一般體型的人需要用鑽的才可進入另一個地方。

## 關聯項目

* 瞬間移動

## 外部連結

* 空想科學生活讀本 為什麼沒有哆拉 A 夢的「任意門」？ （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* 任意門 or 時光機？ （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
隨愛而飛

《**隨愛而飛**》是彭羚的第十一張大碟，於 1995 年 3 月推出，是其第二張國語大碟，專輯的第一主打歌是《隨愛而飛》，此曲令她成功於台灣音樂界佔有一席位，而第二主打歌為《療傷》。

## 曲目

## 唱片版本

* CD 版
* 錄音帶版
隨扈

**保鏢**又稱**保鑣**，是一份職業及工作種類。現代而言，保鏢是專門負責要員保護任務的人員，以防止目標被暗殺、綁架、攻擊、騷擾、侮辱及機密外洩等。保護政治人物及官員者，亦稱為**隨扈**。隨扈的指揮及派任在各國基本上均有其專門單位，例如美國秘勤局及香港警務處要員保護組等等。

## 服裝

有軍人及警察身份的保鏢出勤時為了低調，通常不會穿著軍裝或警察制服，而是以西裝以至便服代替。為了防止身份遭辨認而造成困擾，部份會於執勤時戴上墨鏡及帽子等。為避免有心人士假冒，保鏢通常會佩戴徽章或其它物品辨別彼此。

## 訓練

保鏢通常接受過槍械、武術及拳術等專業訓練，同時亦接受過急救及防衛性駕駛等訓練，務求在有狀況發生時，有能力保護重要人員脫離危險範圍。隨扈通常由警察或者軍人中挑選出優秀者，經過身世調查後，再加以額外訓練。一般企業家及藝人的保鏢則由民間的保全公司，通常聘用退役警察或者軍人。

## 裝備

官方保鏢的武器以槍械為主，民間保鏢則可能因為法律原因而不能夠擁有槍械，則可能以電擊棒及警棍等代替，以至徒手。

另外，除了武器外，保鏢的裝備也有以公事包偽裝的防彈盾牌及急救包等等。為便於連絡，也通常會攜帶無線電對講機。

## 香港

在香港，民間保鏢是介乎於乙類保安工作（就任何人、處所或財產提供的、無須攜帶槍械彈藥執行的護衛工作）和丙類保安工作（須攜帶槍械彈藥執行的護衛工作）之間；擔任此職業的人士，必須持有由香港警務處警察牌照課簽署發行的保安人員許可證。假若沒有，則必須報讀由民間培訓機構舉辦的基礎保安訓練課程，完成課程並且考試合格後，便可以獲得證書；而這張證書可以用作申請保安人員許可證的文件之一。此外，僱員再培訓局舉辦的標準保安及物業管理課程和高級保安及物業管理課程證書亦獲得認可。

## 參見

* 鏢局
* 摩登保鑣
* 中南海保鑣

## 外部連結

### 香港

* 香港保安局：保安人員許可證（頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
隨手

**隨手**指圍棋中，不加思考而下出的棋，為日文外來語。「隨手」大多是壞棋、惡手。

## 藤澤秀行的隨手

日本已逝職業棋士藤澤秀行以隨手出名。往往優勢的棋便因隨手而斷送勝利，故其又有「打勺的秀行」之稱。。

## 資料來源
隨承業

**隨承業**（？—？），字**思顯**，山東東昌府聊城縣人，民籍，明朝政治人物。

## 生平

山東鄉試第七名舉人。嘉靖三十八年（1559 年）中式己未科會試第二百十名，三甲第五十五名進士。授山西洪洞縣知縣。四十二年任揚州府泰興縣知縣。

## 家族

曾祖隨信；祖父隨興；父隨祚，母張氏。

## 參考文獻
隨按即說

**Push-to-talk**（**PTT、隨按即說**）是一種透過按下開關切換送受信狀態的通信方式，常用於使用半雙工方式的通信管道，包括雙向無線電系統。

對講機是此類通信方式的例子之一。透過手機網路提供 PTT 服務的服務被稱作手機對講服務。

## 參照

* 手機對講服務
* TETRA
隨控佈局飛機

**隨控布局飛機**（Control Configured Vehicle 即 CCV）即是將主動控制技術應用到飛機上，通過電傳操縱，提高飛行品質的飛機。概括而言，隨控布局飛機應用了兩大技術，即主動控制技術和基本（常規）設計技術。隨控布局飛機是 60 年代末，70 年代初發展起來的一種具有革新意義的飛機。人們預計這項以機載計算機為核心、以電傳操縱系統為基礎的新技術的出現，將會對飛機性能的改善和空戰戰術的變革帶來巨大影響。人們對戰鬥機性能的認識經歷了一個由片面到全面，由低級到高級的發展過程。

**控制構性載具**（CCV、Control Configured Vehicle）是一種在設計階段就以運動性能為優先的飛機，其機體先天不穩定，是靠電腦來進行積極飛行控制從而得以飛行並有高度空中機動性。此種技術稱為「隨意穩定性技術」（Relaxed stability technology）通常用於戰鬥機。
用傳統方法設計飛機時﹐增穩裝置和自動控制系統只起到改善飛機穩定性和操縱品質的作用。應用主動控制技術可以在飛機設計的初始階段利用控制系統來改善飛機性能﹐不僅可以改善飛機的穩定性和操縱品質﹐還可以減小結構重量和阻力﹐或提高飛機的機動能力等﹐從而使飛機性能明顯提高。

飛機上常用的主動控制技術有﹕放寬靜穩定性控制﹑乘坐品質控制﹑機動載荷控制﹑結構振動控制和直接力控制等。

## 概念

CCV 飛機飛行時氣流所造成的航空力與飛機飛行方向並不完全吻合。因此，先天不穩定性帶來的高機動力在近距離空戰時有很大優勢。但是另一方面藉助計算機科技的發展安裝飛控電腦，以極高速度不斷調整各翼面以使定向飛行時的穩定性與傳統飛機差不多，從而達成機動與穩定兩種相斥的特性出現在同一架飛機上。

CCV 中所提的高機動性是以航空力學中的機動性為主，並不是指高 G 力迴旋性。

## 飛機使用例子

CCV 技術最初實用化來自 1974 年問世的美國 F-16 戰機。該機刻意壓低隨意靜態穩定性（relaxed static stability：RSS）創造出高運動性能，而穩定性問題則靠線傳飛控（Fly-by-wire、**FBW**）的電腦技術解決。在機體形狀安定性低下的狀態電腦會自己調整襟翼達成機體姿勢補正確保安定性。

後來法國的幻象 2000 也採用此技術，之後各國戰機幾乎全部採此技術。

日本也專注於 CCV 研究，其航空自衛隊的 F-2 支援戰鬥機就是日本用自力研發的航太電腦所製造的 CCV 戰機。當初 F-2 的設計上是有兩個鴨翼於進氣口下方成斜角往外部，後來受限於時間和預算、以及重量加重問題才取消，官方也認為靠其他設計所能達到的機動性已經足夠。

 
近年來發展方向除了直接的機動性考量外、現代軍用機也著重起匿蹤隱形性考慮。為了雷達電波反射，機體形狀往往不合乎空氣力學外型，自然造成不穩定設計（例如塊狀設計的 F-117、全翼機的 B-2）。這種場合下 CCV 技術就空前重要，否則飛機根本無法起飛。

## CCV 技術的飛機

* F-16
* F-2
* T-2CCV：航空自衛隊的一架改裝型 T-2 教練機。
* 幻象 2000
* 之後的各國戰機幾乎全部採此技術。

## 相關條目

* 空氣動力學
* 航空器

## 參考
隨插即用

**隨插即用**（Plug and Play，中國大陸作**即插即用**，簡稱「PnP」）是一種電腦硬體的術語，指在電腦加上一個新的外部裝置時，能自動偵測與組態硬體資源（如 I/O 位址、DMA、IRQ），而不需要重新組態或手動安裝驅動程式。現代的「隨插即用」一詞又加上了熱插拔的意義，它允許使用者在電腦電源開啟的狀態下，直接新增或移除硬體裝置，例如 USB。

「PnP」一詞最初指 ISA 匯流排的一個附屬功能。後來的 PCI、ACPI 已納入 PnP 技術。

PnP 需要配合支援的硬體及軟體。近年的電腦主機板及 BIOS 已全面支援；第一個支援 PnP 的的作業系統是微軟的 Windows 95，乃至最新的 Windows 皆支援 PnP。

## 裝置需求

一台 PnP 相容的電腦必須滿足下列三個要素：

1. 作業系統必須相容 PnP
2. BIOS 必須支援 PnP
3. 要安裝的裝置本身必須是 PnP 裝置

## 介面

* ISA
* PCI
* PCI Express
* SCSI
* SAS
* AGP
* D-Sub
* DVI
* HDMI
* PS/2
* IDE
* USB
隨時候命

《**隨時候命**》（英語：**Always Ready**），是香港無綫電視翡翠台的時裝紀律電視劇，由鄭伊健、林保怡及佘詩曼領銜主演，並由楊思琦、黎諾懿、鍾嘉欣、司徒瑞祈及姚子羚聯合演出，監製羅永賢。

此劇以香港紀律部隊政府飛行服務隊為主題，並且結合了《烈火雄心》的火及《衝上雲霄》的飛行元素所結合而成。另外，政府飛行服務隊為了配合此電視劇的首次播映，於 2005 年 11 月 20 日於香港國際機場政府飛行服務隊總部舉行開放日，以加深香港市民對政府飛行服務隊的了解。

此劇於 2013 年 2 月 14 日至 3 月 28 日於無綫電視翡翠台中午時段重播。

## 演員表

### 政府飛行服務隊機師

### 政府飛行服務隊機組人員

### 政府飛行服務隊工程部人員

### 政府飛行服務隊其他職員

### 高家

### 葉家

### 施家

### 康家

### 蔣家

### 其他演員

## 結局

西環加多近街發生五級火災，因為大廈後樓梯受雜物阻塞，加上災民往天台逃生，故消防處要求政府飛行服務隊以直昇機由高空拯救 ，而 Ben 亦趕回政府飛行服務隊工作。

當 Ben 吊下 Matt 協助災民上直昇機，快將離開之際，突然有一小童榮仔走出來，可是石油氣罐爆炸，令兩人被困火場，並且險令直昇機失控撞向商業大廈，後來 Ben 能夠成功控制直昇機，把 Matt 及榮仔救出。Jacky 從電視台的直播看見直昇機險失控，心感驚嚇，當成功拯救災民後，Jacky 感累而睡，但同時張文芮與法國裔丈夫往機場乘飛機返回法國。但張文芮知道 Jacky 想由 Ben 照顧他，故留 Jacky 在香港。

San 玩過 Matt 給她玩的「尋寶遊戲」後，知道 Matt 也愛上了 San，當 San 返回 GFS 後，Matt 和 San 兩人在直昇機前對話，San 希望得到 Matt 親口示愛，之後數了十下，最後 Matt 吻了 San，兩人正式墮入愛河。

最後，在 GFS 控制台，Nikki 險被背包摔倒，當 Nikki 知道背包是 Kelvin 之後，本想罵他，但及後表示會哄回他。Jacky 與同學參觀 GFS 總部，Jacky 和康友華及 Jimmy 叔一見如故。同時 GFS 接報橫瀾島有船家盲腸炎須送院診治，眾人又要展開拯救工作了。

## 記事

《大長今》之成功，令無綫推出一晚三劇的政策，結果一般觀眾未能接受一晚之內看三部劇集，導致本劇收視未如理想，但仍被指劇集具吸引力，題材新鮮，外援卡士，有大場面，還有正面訊息。男主角鄭伊健重返拍劇，以台柱身分，演出穩健；第二男主角林保怡的演技及表情別具一格，但女主角佘詩曼的失憶情節被指偏離主題；黎諾懿只欠點光采，演技帶點拘謹；坐輪椅的楊思琦演出大鳴大放；相對最可觀的是鍾嘉欣，清新仍能保持，演繹自然，演技有明顯進步。

## 收視

## 註釋

## 外部連結

* 無綫電視官方網頁 - 隨時候命

## 作品的變遷
隨時行樂

《**隨時行樂**》為香港歌手梁漢文在 1999 年發行的一張粵語音樂專輯。

## 唱片版本

* 首版：單 CD，橙色側紙。

其它版本：

* 「華星 40 經典金唱片」復刻系列 ：2013 年 12 月 16 日

## 曲目

## 派台歌曲成績

本專輯派台歌曲共有 4 首，包括《隨時行樂》、《三分鐘》、《大搖大擺》及《熱氣球》。

## 專輯銷售周榜成績

### IFPI 香港唱片銷量榜 1999

## 參考來源
隨棗會戰

**隨棗會戰**發生於 1939 年 5 月，日軍為消滅中國第 5 戰區的主力，向隨縣、棗陽地區發動進攻，中國軍隊與之展開為期 20 餘天的會戰。

## 背景

武漢會戰後，日軍因佔領地域過廣，導致兵力分散，因此停止戰略攻勢，轉攻為守，實施反消耗戰，力圖鞏固佔領區。

國軍為牽制敵人，於是於 1939 年 4 月下旬至 5 月中旬，在各戰區發動「四月攻勢」，以積極襲擾、敵後游擊來牽制日軍。第 5 戰區方面，國軍從東、西兩面向平漢鐵路南段進攻，壓迫日軍側翼。

日軍華中方面軍第 11 軍司令岡村寧次為鞏固武漢及周邊佔領區，指揮第 3 師團、第 13 師團、第 16 師團及騎兵第 4 旅，由信陽、應山、鐘祥一線，向桐柏、隨縣、棗陽方向發動進攻，企圖圍殲國軍第 5 戰區主力部隊，隨棗大會戰於是展開正面大型戰鬥。

## 過程

1939 年 5 月 1 日駐鐘祥、京山方向的日軍，在飛機、戰車及火砲支援下，向鐘祥以北中國軍隊陣地發動進攻。

5 月 4 日日軍突破長壽店兩側守軍陣地後，即以主力沿襄河東岸，向棗陽方向突擊。國軍頑強阻擊，並不斷以襄河西岸的部隊渡河側擊北犯日軍，但日軍仍乘火力優勢，突破守軍防線。日軍與國民革命軍第 84 軍激戰兩晝夜後，又奪取了塔兒灣陣地，國軍被迫放棄高城，向西轉移。

5 月 5 日日軍第 3 師一部向天河口市發起進攻，並於兩天後奪佔天河口。

5 月 8 日日軍佔領棗陽。高城日軍向厲山陣地發起進攻，與國軍第 84 軍展開激戰。日軍因攻勢順利，遂令駐信陽的第 3 師第 29 旅也向桐柏進攻。

5 月 10 日日軍佔領再佔湖陽鎮和新野。

5 月 12 日奪取唐河，並一度佔領南陽。另一方面，駐應山方向日軍第 3 師主力亦發起進攻，連陷吳家大店、徐家店。日軍第 3 師第 29 旅攻陷桐柏。

由於日軍先後佔領桐柏、高城、三陽店、唐河、新野一線，即將合圍桐柏山、大洪山的國軍主力，為爭取主動權，轉守為攻，第 5 戰區司令長官李宗仁急令第 31 集團軍主力，會同第 1 戰區第 2 集團軍由豫西南下，向唐河、新野一帶反擊。同時，命令在大洪山、桐柏山擔任游擊任務的第 39 軍、13 軍向唐縣鎮、棗陽攻擊，牽制日軍西進，又命令襄河兩岸部隊堵截日軍退路。

5 月 13 日國軍增兵南陽，先後克復唐河、新野。

5 月 15 日各路援軍發起攻擊。

5 月 19 日國軍收復棗陽。日軍因苦戰多日，疲憊不堪，遂向東南退卻，國軍仍一路對其發動追逐攻襲、各地方保安團、警察治安團亦發動敵後襲擊干擾撤退。

5 月 23 日國軍收復隨縣，日軍亦退回鐘祥、應山等原駐地，恢復戰前態勢，隨棗會戰宣告結束。

* 保安團

## 外部連結

* （中文） 榮民文化網 （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
隨機

**隨機性**（英語：Randomness）這個詞是用來表達目的、動機、規則或一些非科學用法的可預測性的缺失。

一個隨機的過程是一個不定因子不斷產生的重複過程，但它可能遵循某個概率分布。

術語**隨機**經常用於統計學中，表示一些定義清晰的、徹底的統計學屬性，例如缺失偏差或者相關。**隨機**與任意不同，因為「一個變量是隨機的」表示這個變量遵循概率分布。而任意在另一方面又暗示了變量沒有遵循可限定概率分布。

隨機在自然科學和哲學上有著重要的地位。

## 科學與隨機

在自然與工程學裡一些現象會透過隨機性模型來類比，例如：

* 混沌理論
* 密碼學
* 博弈論
* 資訊理論
* 模式識別
* 機率論
* 量子力學
* 統計學
* 統計力學

### 物理科學

在 19 世紀，科學家使用分子的不規則行動的概念去發展統計力學，以解釋熱力學和氣體定律的現象。

根據一些量子力學的標準解釋，微觀現象是客觀地隨意。換句話說，在一個所有相關的參量受控的實驗中，也會出現任意變化的情況，例如我們無法預計在受控環境中放置一粒不穩定的原子衰敗的時間，只能計算在指定的時間內衰敗的可能性，所以量子力學計算的是機會率而非單一實驗的結果。Hidden variable theories 嘗試避開大自然包含不能降低的隨機性，這樣的理論假定在看上去任意的過程中，有些符合統計分佈而暗藏的特性在幕後運作以得出結果。

### 生物學

生物體的特徵在某種程度上是確定性地發生的（例如：在基因和環境的影響下），在某種程度上是隨機發生的。例如，基因與曝光量僅僅支配著人體皮膚上出現的色斑密度；而單個色斑的精確位置看來是隨機決定的。

### 通訊理論

在通訊理論中，一個訊號的隨機性稱作**雜訊**，它對立於由源（**訊號**）所引起的那一部分變化。

## 隨機性測試方法

1. **頻數測試**：測試二進位序列中，「0」和「1」數目是否近似相等。如果是，則序列是隨機的。
2. **塊內頻數測試**：目的是確定在待測序列中，所有非重疊的長度為 M 位的塊內的「0」和「1」的數目是否表現為隨機分布。如果是，則序列是隨機的。
3. **遊程測試**：目的是確定待測序列中，各種特定長度的「0」和「1」的遊程數目是否如真隨機序列期望的那樣。如果是，則序列是隨機的。
4. **塊內最長連續「1」測試**：目的是確定待測序列中，最長連「1」串的長度是否與真隨機序列中最長連「1」串的長度近似一致。如果是，則序列是隨機的。
5. **矩陣秩的測試**：目的是檢測待測序列中，固定長度子序列的線性相關性。如果線性相關性較小，則序列是隨機的。
6. **離散傅立葉變換測試**：目的是透過檢測待測序列的周期性質，並與真隨機序列周期性質相比較，透過它們之間的偏離程度來確定待測序列隨機性。如果偏離程度較小，序列是隨機的。
7. **非重疊模板匹配測試**：目的是檢測待測序列中，子序列是否與太多的非周期模板相匹配。太多就意味著待測序列是非隨機的。
8. **重疊模板匹配測試**：目的是統計待測序列中，特定長度的連續「1」的數目，是否與真隨機序列的情況偏離太大。太大是非隨機的。
9. **通用統計測試**：目的是檢測待測序列是否能在資訊不丟失的情況下被明顯壓縮。一個不可被明顯壓縮的序列是隨機的。
10. **壓縮測試**：目的是確定待測序列能被壓縮的程度，如果能被顯著壓縮，說明不是隨機序列。
11. **線性複雜度測試**：目的是確定待測序列是否足夠複雜，如果是，則序列是隨機的。
12. **連續性測試**：目的是確定待測序列所有可能的 m 位位元的組合子串出現的次數是否與真隨機序列中的情況近似相同，如果是，則序列是隨機的。
13. **近似熵測試**：目的是透過比較 m 位位元串與 m-1 位位元串在待測序列中出現的頻度，再與常態分布的序列中的情況相對比，從而確定隨機性。
14. **部分和測試**：目的確定待測序列中的部分和是否太大或太小。太大或太小都是非隨機的。
15. **隨機漫步測試**：目的是確定在一個隨機遊程中，某個特定狀態出現的次數是否遠遠超過真隨機序列中的情況。如果是，則序列是非隨機的。
16. **隨機漫步變量測試**：目的是檢測待測序列中，某一特定狀態在一個游機遊程中出現次數與真隨機序列的偏離程度。如果偏離程度較大，則序列是非隨機的。

## 參考文獻

### 引用

### 書籍

* _Randomness_ by Deborah J. Bennett. Harvard University Press, 1998. ISBN 0-674-10745-4
* _Random Measures, 4th ed._ by Olav Kallenberg. Academic Press, New York, London; Akademie-Verlag, Berlin (1986). MR0854102
* _The Art of Computer Programming. Vol. 2: Seminumerical Algorithms, 3rd ed._ by Donald E. Knuth, Reading, MA: Addison-Wesley, 1997. ISBN 0-201-89684-2
* _Fooled by Randomness, 2nd ed._ by Nassim Nicholas Taleb （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）. Thomson Texere, 2004. ISBN 1-58799-190-X
* _Exploring Randomness_ by Gregory Chaitin. Springer-Verlag London, 2001. ISBN 1-85233-417-7
隨機交配

**隨機交配**指群體中每一個成員與另一性別的任何成員都有同等的交配機會。隨機交配假設不存在任何遺傳學上或行為學上的交配限制，所有個體都是潛在的交配行為參與者，且任何的交配組合都可能存在。

隨機交配是遺傳學研究中經常使用到的一個重要條件。哈代 - 溫伯格定律和華倫得效應均假設整個群體都是隨機交配。隨機交配是自然選擇的另一個假設。例如，群體在優勝劣汰的過程中也可能存在隨機交配。
隨機函數

由於所有的電腦演算法均是確定性演算法，因此在電腦上的**隨機函式**生成的都是偽亂數，不過，偽亂數和偽亂數之間也有區別，且至少可以分為兩個層次：統計學偽亂數、密碼學安全偽亂數。大部分程式語言庫中預備了的隨機函式生成的都是前一種，而密碼學安全偽亂數則由一類叫做 CSPRNG 的隨機函式生成。對於實際問題中的大部分應用，這兩個不同層次的偽亂數已經可以滿足大部分亂數的需求。

## 實現

### VB 和 ASP

通常採用 `Rnd` 取得，但大多數時候配合 `Randomize` 使用。

`Rnd` 函式得出的事實上是順序讀取一個亂數列表中的數，`Randomize` 的功能是重新生成亂數列表，因此一般放置於 `Rnd` 函式前。也有說這個函式生成的是偽亂數。

### C 語言

使用 `rand();` 可以產生一個 0~32768 之間的隨機整數。若要產生帶有範圍的亂數，可以使用 `mod` 運算子，例如：`rand()%15` 代表產生一個 0~14 之間的隨機整數。

## 參見

* 亂數
* 隨機變數
* 隨機化演算法

## 外部連結

* MSDN Rnd 函式 (英文)
* The C Library Reference Guide rand 函式 (英文)
隨機分析

**隨機分析**（stochastic calculus）是概率論的一個分支。主要內容有伊藤積分、隨機微分方程（又包括隨機偏微分方程和倒向隨機微分方程）等等。最近大量應用於金融數學。

隨機性模型是指含有隨機成份的模型。與確定性模型的不同可以很好地用以下例子解釋：在賭場裡賭大小，如果有人認為三次連開大第四次必然開小，那麼此人所用的既是確定性模型。但是常識告訴我們第四次的結果並不一定與之前的結果相關聯。在 19 世紀科學界深深地被黑天鵝效應和卡爾・波普爾的批判理性主義所影響。所以現代自然科學都以統計與歸納法作為理論基礎。大體說統計學是適用確定性模型與隨機性模型作比較的一門學科。

## 參看

* 彭實戈
* 伊藤清
* 確定性模型
* 伯努利過程
* 隨機過程
* 布朗運動
* 馬可夫過程
* 萊維過程
隨機化回答

**隨機化回答**是進行問卷調查的一種特殊手法，可以一方面讓研究員搜集到公眾在敏感課題的情況或態度，而一方面個別受訪者可以保持隱私，是進行敏感課題研究時的一種折衷手法。

## 起源

隨機化回答最先由 S.L. Warner 在 1965 年提出 1，目的是為了解決進行社會研究時涉及敏感問題才帶來的困難。在問卷調查中涉及受訪者的犯罪行為、越軌行為或性行為等情況，若使用傳統的直接發問方式，例如「請問你有沒有試過盜竊？」，不難想像得到的結果會是絕大部份受訪者回答「沒有」，或拒絕回答；因為沒有人願意直接承認自己曾經盜竊，研究結果的效度大為下降。

Warner 提出的解決方法如下。假設總體人口可以分成Ａ和Ｂ兩類，研究人員若要知道Ａ佔人口的比例，可以設計一個劃分為兩個扇形的圓盤，在扇形上分別寫上Ａ和Ｂ，圓盤上有一指針，受訪者在訪問員不知情的情況下轉動指針，按指針自然停下的位置給出「是」或「否」的答案（例如：指針停在Ａ位置，受訪者是Ａ類人便答「是」，若是Ｂ類人則答「否」）。因為訪問員不知道指針停留位置，無論受訪者回答「是」或「否」，他都不會知道受訪者的真正類別，故此受訪者的隱私得到保障。

經隨機抽樣搜集足夠資料後，研究人員將知道回答「是」的比例 ( $P_{Y}$ )；另一方面，受訪者在轉盤上轉得Ａ的概率和Ａ在轉盤上所佔的面積比例相等 ( $p$ )。假設Ａ類人在人口所佔的比例為 $P_{A}$ ，則：

　
: * 回答「是」的概率等於Ａ類人把指針轉到Ａ的概率加上Ｂ類人把指針轉到Ｂ的概率：

　
: $P_{Y}=p\times P_{A}+(1-p)\times (1-P_{A})$

 

　
: * 重整算式：

　
: $P_{A}={\frac {P_{Y}+p-1}{2p-1}}$

 

　
: * 假設 $p=0.7$ ， $P_{Y}=0.4$ ，代入算式：

　
: $P_{A}={\frac {0.4+0.7-1}{2\times 0.7-1}}={\frac {0.1}{0.4}}=0.25$

　
: 故求得Ａ類人在人口中佔 25%。

 
因為 $p$ 是由研究人員自行設定，可以看到，若 $p$ 設定為 0.5，分母將變成 0 而不能算出 $P_{A}$ 之值；若 $p$ 設定為 1，則無異於直接發問；若 $p$ 設定在 0.5 和 1 之間，則可以計算出 $P_{A}$ 。

## 改良

在 Warner 的設計中，受訪者無論抽到任何一個選項，都需要回答感敏問題；為更有效減低受訪者的焦慮，Greenberg 在 1969 年提出了一種現在更常用的隨機化回答方法 2。在這種方法下，訪問員向受訪者提供兩條問題，一條是敏感問題，另一條是非敏感問題；受訪者在訪問員不知情下通過抽籤方法以決定需要回答哪一條問題，由此保障隱私。這方法可由以下範例展示：

假設研究人員要知道某大學的學生曾有店舖盜竊的比率，可以先在兩張紙上各寫上一條問題：「你是否試過店舖盜竊？」和「你的學生編號最後一位數字是否 1？」。研究人員準備 10 支木棒，其中 7 支是尖的，3 支是圓的，放在黑布袋裏；在訪問時向受訪者展示兩條問題，然後要求受訪者伸手進入布袋隨手選一支木棒，若抽得尖的木棒便回答有關盜竊的問題，抽得圓的木棒便回答有關學生編號的問題。無論如何受訪者只需答「是」或「否」，無需交代抽到什麼木棒。

經隨機抽樣搜集足夠資料後，研究人員將知道回答「是」的比例 ( $P_{Y}$ )；另一方面，受訪者抽得尖木棒的概率為 0.7。因為學生編號是順序分配的，任何一個學生的編號最後一位數字為 1 的概率是 0.1。假設曾店舖盜竊的學生比例為 $P_{A}$ ，則：

　
: * 回答「是」的概率等於曾店舖盜竊的學生抽到尖木棒的概率加上學生編號最後一位數字為 1 的學生抽到圓木棒的概率：

　
: $P_{Y}=0.7\times P_{A}+0.3\times 0.1$

　
: * 重整算式：

　
: $P_{A}={\frac {P_{Y}-0.03}{0.7}}$

 

　
: * 假設 $P_{Y}=0.058$ ，代入算式：

　
: $P_{A}={\frac {0.058-0.03}{0.7}}={\frac {0.028}{0.7}}=0.04$

　
: 故求得曾店舖盜竊的學生佔 4%。

## 實例：港人在內地所生子女人數調查

1999 年香港終審法院對港人在內地子女的居港權問題作出判決，香港特區政府為了評估合資格人數，政府統計處同年進行了有關港人內地所生子女數目的調查，當中便採用了隨機化回答的方式。

方式是用黑布袋內一定數量的有蓋和沒有蓋膠捲筒（港稱菲林筒）。受訪者隨機抽選膠捲筒，但無須表示抽中有蓋或沒有蓋的膠捲筒。

* 如果抽中有蓋的膠捲筒，回答在內地所生的子女數目
* 如果抽中沒有蓋的膠捲筒，回答過去一星期乘坐的士的次數

因為只有受訪者知道自己抽中有蓋還是沒有蓋的膠捲筒，只有受訪者知道他的答案，是「在內地所生的子女數目」還是「過去一星期乘坐的士的次數」。

得出結果後，政府根據事前掌握市民乘坐的士習慣的數據，推算另外一個未知變量，即港人在內地所生的子女數目。

政府統計處利用和以上類似的方法得出合資格居港人士達 167 萬之多。統計出的結果帶來很大爭議，有些是基於對政府動機的猜疑，有些是技術上的挑戰。但隨著全國人大常委會對有關問題釋法，合資格人士數目大減至 20 多萬，統計處結果的準確性已難以證實。345

## 限制

隨機化回答雖然是處理敏感問題的有效手段，但亦有一定限制：

1. 方法比較繁複，對教育程度低的受訪者可能難以明白過程的意義。
2. 當有其它人在場，受訪者可能不會如實作答。上述有關店舖盜竊的例子中，若有其它知道受訪者學生編號的人在場，受訪者為免隱私洩露便可能會無論抽到任何木棒也回答有關學生編號的問題。
3. 不能作任何相關分析。因為研究員不知道哪位學生回答哪條問題，便不能作出諸如「店舖盜竊和學業成績的關係」這類分析。

## 相關條目

* 居港權問題

## 參考資料

**^** 註解 1： Warner, S. L. (1965). Randomized response: a survey technique for eliminating evasive answer bias. _Journal of the American Statistical Association_ **60**, 63--69.

**^** 註解 2： Greenberg, B. G., et al. (1969). The Unrelated Question Randomized Response Model: Theoretical Framework. _Journal of the American Statistical Association_ **64(326)**, 520--539.

**^** 註解 3： 香港電台：何永煊稱當年估計居港權人數方法正確 （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）

**^** 註解 4： 張超雄：居港權事件對香港社會的影響 （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）

**^** 註解 5： 香港人權監察：有關居留權的新調查質疑政府的「的士調查方法」調查

## 相關網站

* 烏特勒支大學　模擬隨機化回答訪問
隨機化算法

**隨機化算法**（randomized algorithm），是這樣一種算法，在算法中使用了隨機函數，且隨機函數的返回值直接或者間接的影響了算法的執行流程或執行結果。就是將算法的某一步或某幾步置於運氣的控制之下，即該算法在運行的過程中的某一步或某幾步涉及一個隨機決策，或者說其中的一個決策依賴於某種隨機事件。
隨機地圖

在電子遊戲中，**隨機地圖**是通常在策略遊戲中由電腦隨機取樣生成的地圖。除了隨遊戲一起提供的基於故事的戰役生成的固定地圖外，隨機地圖通常是以單人和多人遊戲的核心，隨機產生新地圖使玩家每次執行新遊戲時出現的地點、地形、生成道具多變。每個新遊戲都會隨機生成一個未知的地圖，為玩家提供新的體驗，並在多人遊戲中提供各類均勻的遊戲比賽場地。
隨機存取

**隨機存取**（英語：random access），亦稱**直接存取**（direct access），代表同一時間存取一組序列中的一個隨意元件。反之則稱循序存取，即是需要更多時間去存取一個遠端元件。介分兩者的傳統圖解就似比較一軸古代畫卷（循序︰所有在元件之前的物料必須事先捲開）及一本圖書（隨機︰可以隨時翻至任何一頁）。而更近現代的例子就如比較卡式磁帶（循序︰必須跳過前面的歌曲才可聆聽後面的歌曲）及一張 CD（隨機︰可隨意跳至任意處）。不過，RAM 一詞卻被用以作為電腦中的半導體晶片記憶體電路。

於數據結構中，隨機存取暗指可由一堆數字之中，能夠持續存取 _N_ 值的能力，而且除了數組（及相關結構，例如動態陣列）以外，絕少數據結構能夠作出類似程式。另外，隨機存取對不少演算法，如快速排序及二元搜尋而言不可或缺。其他數據結構，如合併排序，則憑隨機存取作出有效率的輸入、刪除抑或搜尋功能。

## 參見

* 循序存取
隨機存取儲存程式機

在理論計算機科學中，**隨機存取儲存程式機**（英語：Random-access stored-program machine，縮寫為 RASP）是一種抽象機器，屬於暫存器機，可使用於演算法開發與計算複雜性理論中。隨機存取儲存程式機類似於隨機存取機，這兩者都是一種圖靈機，等價於通用圖靈機。這兩者主要的區別是，隨機存取機是哈佛架構下的一個實例，而隨機存取儲存程式機則屬於馮・諾伊曼結構。
隨機存取器

在理論計算機科學中，**隨機存取機**（英語：Random-access machine，縮寫為 RAM）是一種抽象機器，屬於暫存器機的一種。近似於計數器機，但是它擁有能對暫存器間接定址的能力。隨機存取機是圖靈機的一種，等價於通用圖靈機。隨機存取機屬於哈佛架構，與電子計算機的特徵近似；如果修改為馮紐曼架構，則成為隨機存取儲存程式機（RASP）。

與圖靈機、計數器機模型相同，隨機存取機器與隨機存取儲存程式機，都常被用於計算複雜性理論之中。

## 相關條目

* 隨機存取儲存程式機
隨機存取圖靈機

在計算複雜性理論內，**隨機存取圖靈機**(random-access Turing machines) 是一種變版的圖靈機，用來處理大小較小的複雜度類，特別是使用對數時間的複雜度類，像是 DLOGTIME 以及對數譜系。

## 定義

在隨機存取圖靈機上，多了一個特殊的_指針_磁帶，大小是對數空間，字母是二進位單字 (0 和 1)。圖靈機有一個特殊的狀態 (state)，當指到這個狀態而_指針_磁帶的數字 (二進位) 是 'p' 時，圖靈機會將工作磁帶上面的指針移動到輸入的第 p 個符號。

這特性讓圖靈機可以直接讀取輸入的特定字母，而不需要花時間去處理整條輸入。這對使用少於線性時間的複雜度類來說，是必要的 (因為處理整個輸入的時間是線性時間)。

## 參考資料

* N. Immerman _Descriptive complexity_ (1999 Springer), chapter 5
隨機存取存儲器

**隨機存取記憶體**（英語：Random-access memory，縮寫：**RAM**）是與中央處理器直接交換資料的記憶體。它可以隨時讀寫（重新整理時除外，見下文），而且速度很快，通常作為作業系統或其他正在執行中的程式的臨時資料儲存媒介。

主記憶體（Main memory）即電腦內部最主要的記憶體，用來載入各式各樣的程式與資料以供中央處理器直接執行與運用。由於 DRAM 的 CP 值很高，且擴展性也不錯，是現今一般電腦主記憶體的最主要部分。2011 年生產電腦所用的主記憶體主要是 DDR3 SDRAM，而 2016 年開始 DDR4 SDRAM 逐漸普及化，筆電廠商開始在筆電以 DDR4 記憶體取代 DDR3L。

## 分類

RAM 記憶體可以進一步分為靜態隨機存取記憶體（SRAM）和動態隨機存取記憶體（DRAM）兩大類。SRAM 具有快速存取的優點，但生產成本較為昂貴，一個典型的應用是快取。而 DRAM 由於具有較低的單位容量價格，所以被大量的採用作為系統的主記憶體。

## 動態隨機存取記憶體（DRAM）的特點

### 隨機存取

所謂「隨機存取」，指的是當記憶體中的訊息被讀取或寫入時，所需要的時間與這段資訊所在的位置無關。相對地，有串行存取記憶體包括順序存取記憶體（如：磁帶）和直接存取記憶體（如：磁碟）。

### 揮發性

當電源關閉時 RAM 不能保留資料。如果需要儲存資料，就必須把它們寫入一個長期的儲存裝置中（例如硬碟）。RAM 和 ROM 相比，兩者的最大區別是 RAM 在斷電以後儲存在上面的資料會自動消失，而 ROM 則不會。

### 較高的存取速度

現代的隨機存取記憶體幾乎是所有存取裝置中寫入和讀取速度最快的，存取延遲也和其他涉及機械運作的儲存裝置（如硬碟、光碟機）相比，也顯得微不足道。但速度仍然不如作為 CPU 快取用的 SRAM。

### 需要重新整理

現代的隨機存取記憶體依賴記憶體儲存資料。電容器充滿電後代表 1（二進制），未充電的代表 0。由於電容器或多或少有漏電的情形，若不作特別處理，電荷會漸漸隨時間流失而使資料發生錯誤。**重新整理**是指重新為電容器充電，彌補流失了的電荷。DRAM 的讀取即有重新整理的功效，但一般的定時重新整理並不需要作完整的讀取，只需作該晶片的一個列（Row）選擇，整列的資料即可獲得重新整理，而同一時間內，所有相關記憶晶片均可同時作同一列選擇，因此，在一段期間內逐一做完所有列的重新整理，即可完成所有記憶體的重新整理。需要重新整理正好解釋了隨機存取記憶體的揮發性。

### 對靜電敏感

正如其他精細的積體電路，隨機存取記憶體對環境的靜電荷非常敏感。靜電會干擾記憶體內電容器的電荷，引致資料流失，甚至燒壞電路。故此觸碰隨機存取記憶體前，應先用手觸摸金屬接地。

## 記憶體的使用

電腦執行時，電腦的主記憶體按照被使用情況可分類為：

* 可利用（Available）實體記憶體：可立即分配給程式使用的記憶體。包括：
  * 空閒（Free）實體記憶體：完全未被使用，內容為全 0
  * 快取（Cached）實體記憶體
    * 備用（standby）實體記憶體：作業系統預先把可能要用到的硬碟資料載入所占用的記憶體，還沒被使用者行程所使用，因此可隨時丟棄從新初始化為 0
    * 已修改（modified）實體記憶體：已被修改過的 caching 用途的記憶體，可在任意時刻寫回硬碟檔案（不是分頁檔案）然後被重用。由於硬碟 I/O，已修改（modified）實體記憶體不能計入空閒（Free）實體記憶體
* 被使用（used）實體記憶體：已經被行程使用的記憶體
  * 使用者行程使用的實體記憶體，即工作集（Working set）。Working Set 包含了可能被其他程式共享的記憶體，例如 DLL。所以所有行程的 Working Set 加起來有可能大於實際的被使用（used）的實體記憶體。Private Bytes 是只被本行程提交（commit）的虛擬位址空間，不包括其他行程共享的記憶體。Virtual Byte 是整個行程占用的全部虛擬位址空間。32 位 Windows 使用者模式下，行程最大可以使用 2GiB，可以通過修改 Boot.ini 檔案擴充為最大可以使用到 3GiB。工作管理員中的 Memory Usage 對應的是 working set，VM Size 對應的是 private bytes
  * 核心行程使用的實體記憶體
    * 分頁的核心行程使用的實體記憶體：可以交換到分頁檔案中，從而可被回收的實體記憶體
    * 未分頁（Non paged）的核心行程使用的實體記憶體：不能交換到分頁檔案的記憶體，總是要保留在實體記憶體中
* 硬體保留（hardware reserved）的實體記憶體：被 CPU 中的 GPU 核心或者其他外設硬體占用的，不由作業系統使用的記憶體

## 記憶體牆

「記憶體牆」是指 CPU 與 CPU 晶片外的記憶體之間的速度差距越來越大，其中一個造成差距的重要原因是晶片邊界之外的通訊頻寬有限，又稱為頻寬牆。從 1986 年到 2000 年，CPU 所提升速度的年變率達 55%，記憶體速度卻只提高了 10%。由此趨勢可預料記憶體延遲將成為電腦效能的巨大瓶頸。

CPU 速度提升明顯放緩，一部分原因是由於重大的物理屏障，一部分原因則是目前的 CPU 設計已經在某種意義上撞上了記憶體牆。英特爾在一份 2005 年的檔案中總結了這些原因。

> 首先，隨著晶片幾何尺寸縮小及時脈頻率提高，電晶體漏電流會增加，導致超額的功耗和熱量... 其次，因為記憶體的存取時間無法跟上時脈頻率的成長，導致更高的時脈速度所帶來的優勢被記憶體的延遲抵消。第三，對於某些應用，隨著處理器速度的提高（由於所謂的馮・諾依曼瓶頸），傳統的序列架構變得越來越低效，進一步削弱了頻率提高可帶來的收益。此外，部分原因是由於固態元件內產生電感的方法受到限制，訊號傳輸中的電阻 - 電容延遲會隨著特徵尺寸的縮小而增加，這就額外帶來了頻率增加也無法解決的瓶頸。
> 
> 

## 相關條目

* 電腦記憶體
* 唯讀記憶體（ROM）
* DRAM
* SRAM
* 快取（Cache）
* 雙埠隨機存取記憶體（DPRAM）
* NVDIMM

## 參考文獻

## 外部連結

 維基共享資源上的相關多媒體資源：隨機存取記憶體
隨機存取機

在理論計算機科學中，**隨機存取機**（英語：Random-access machine，縮寫為 RAM）是一種抽象機器，屬於暫存器機的一種。近似於計數器機，但是它擁有能對暫存器間接定址的能力。隨機存取機是圖靈機的一種，等價於通用圖靈機。隨機存取機屬於哈佛架構，與電子計算機的特徵近似；如果修改為馮紐曼架構，則成為隨機存取儲存程式機（RASP）。

與圖靈機、計數器機模型相同，隨機存取機器與隨機存取儲存程式機，都常被用於計算複雜性理論之中。

## 相關條目

* 隨機存取儲存程式機
隨機對局

**隨機賽局**（英語：stochastic game），或稱**隨機博弈**、**隨機對局**，在賽局理論中是一類由一個或多個參與者所進行的、具有狀態**概率轉移**的動態賽局，由勞埃德・夏普利（Lloyd Shapley）於 20 世紀 50 年代初期提出。

## 定義

這類賽局由一系列階段組成。在賽局中每一階段的起始，賽局處於某種特定**狀態**。每一參與者選擇某種行動，然後會獲得取決於當前狀態和所選擇行動的**收益**。之後，賽局發展到下一階段，處於一個新的隨機狀態，這一隨機狀態的分布取決於先前狀態和各位參與者選擇的行動。在新狀態中重複上述過程，然後賽局繼續進行有限或無限個數的階段。一個參與者得到的總收益常用各階段收益的貼現和，或是各階段收益平均值的下極限來計算。

### 數學描述

隨機賽局的組成部分有：有限參與者集 $I$ ；狀態空間 $M$ （可以是有限集，也可以是可測空間 $(M,{\mathcal {A}})$ ）；對於每一參與者 $i\in I$ ，存在行動集 $S^{i}\,$ （可以是有限集，也可以是可測空間 $(S^{i},{\mathcal {S}}^{i})$ ）； $P$ 是 $M\times S$ 到 $M$ 的轉移概率，其中 $S=\times _{i\in I}S^{i}$ 是行動組合， $P(A\mid m,s)$ 是下一狀態處於 $A$ 中的概率，而 $A$ 給定了當前狀態 $m$ 和當前行動組合 $s$ ；從 $M\times S$ 到 $R^{I}\,$ 的收益函數 $g$ ，其中 $g$ 的第 $i$ 個坐標 $g^{i}\,$ 是參與者 $i$ 的收益，而 $g^{i}\,$ 是狀態 $m$ 和行動組合 $s$ 的函數。

賽局以某個初始狀態 $m_{1}$ 開始。在階段 $t$ 中，參與者最先觀測到 $m_{t}$ ，同時選擇行動 $s_{t}^{i}\in S^{i}$ ，然後觀測到行動組合 $s_{t}=(s_{t}^{i})_{i}$ ，然後以概率 $P(\cdot \mid m_{t},s_{t})$ 自然選擇 $m_{t+1}$ 。一次隨機賽局 $m_{1},s_{1},\ldots ,m_{t},s_{t},\ldots $ 定義了一個收益流 $g_{1},g_{2},\ldots $ ，其中 $g_{t}=g(m_{t},s_{t})\,$ 。

## 例子

下面給出隨機賽局的一個例子：

當前有任意個裝著球的桶，每個桶中球的數目也是任意的，兩位參與者輪流從中取出球，且需要遵守如下規則：

1. 每一步應至少取出一隻球，且只能從某一桶中取走部分或全部球；
2. 誰取到最後一隻球，誰就獲勝。

## 重要結論

貼現因子為 $\lambda $ （ $0<\lambda \leq 1$ ）的貼現賽局 $\Gamma _{\lambda }$ 中，參與者 $i$ 的收益是 $\lambda \sum _{t=1}^{\infty }(1-\lambda )^{t-1}g_{t}^{i}$ 。 $n$ 階段賽局中，參與者 $i$ 的收益是 ${\bar {g}}_{n}^{i}:={\frac {1}{n}}\sum _{t=1}^{n}g_{t}^{i}$ 。

若存在有限多個狀態和行動的二人零和賽局 $\Gamma _{n}$ （各自是 $\Gamma _{\lambda }$ ）的值為 $v_{n}(m_{1})$ （各自是 $v_{\lambda }(m_{1})$ ），則 $v_{n}(m_{1})$ 在 $n$ 趨於無窮時收斂到一個極限，且 $v_{\lambda }(m_{1})$ 在 $\lambda $ 趨於 $0$ 時收斂到相同的極限。這一結論已被杜魯門・彪利（Truman Bewley）和艾朗・克爾伯格（Elon Kohlberg）於 1976 年證明。

非貼現賽局 $\Gamma _{\infty }$ 中，參與者 $i$ 的收益是各階段收益平均值的極限。在定義二人零和賽局 $\Gamma _{\infty }$ 的值與非零和賽局 $\Gamma _{\infty }$ 的均衡收益之前需要注意一些事情：若對於每一 $\varepsilon >0$ 都有正整數 $N$ 、參與者 1 的策略 $\sigma _{\varepsilon }$ 和參與者 2 的策略 $\tau _{\varepsilon }$ ，二人零和隨機賽局 $\Gamma _{\infty }$ 的一致值（uniform value） $v_{\infty }$ 存在，這樣對於每一 $\sigma $ 、 $\tau $ 和每一 $n\geq N$ ，賽局中由 $\sigma _{\varepsilon }$ 和 $\tau $ 定義的概率的 ${\bar {g}}_{n}^{i}$ 期望至少為 $v_{\infty }-\varepsilon $ ，由 $\sigma $ 和 $\tau _{\varepsilon }$ 定義的概率的 ${\bar {g}}_{n}^{i}$ 期望至多為 $v_{\infty }+\varepsilon $ 。讓・弗朗索瓦・梅頓斯（Jean Francois Mertens）和亞伯拉罕・奈曼（Abraham Neyman）於 1981 年證明二人零和隨機賽局具有一致值。

若參與者數量有限且行動集和狀態集有限，則有限階段隨機賽局總有納許均衡，對於總收益是貼現和的無限多階段隨機賽局也是如此。尼古拉斯・維勒（Nicolas Vieille）已經證明當總收益是各階段收益平均值的下極限時，所有具有有限狀態和行動空間的二人隨機賽局都有近似納許均衡。不過，當參與者多於 2 名時，隨機賽局是否存在這類均衡仍是一個極具挑戰性的開放性問題。

## 應用

隨機賽局在經濟學、演化生物學和計算機網絡中都有應用。事實上，隨機賽局是重複賽局這類每一階段都處於相同狀態的賽局的一般化形式。

有關隨機賽局的最全面的參考書籍是奈曼和索林編著的文集。菲拉爾和烏瑞茲所著的書籍更為基礎，書中提供了馬爾可夫決策過程（MDP）和二人隨機賽局理論的嚴密的統一處理方法。他們創造了 Competitive MDPs 這一術語來概括一人和二人隨機賽局。

## 參考文獻

### 註釋

### 一般參考
隨機對照實驗

**隨機對照試驗**（英語：**r**andomized **c**ontrolled **t**rial，**RCT**）是一種對醫療衛生服務中的某種療法或藥物的效果進行檢測的手段，特別常用於醫學、藥學、護理學研究中，在司法、教育、社會科學等其他領域也有所應用。

隨機對照試驗的基本方法是，將研究對象**隨機分組**，對不同組實施不同的**干預**，在這種嚴格的條件下對照效果的不同。在研究對象數量足夠的情況下，這種方法可以抵消已知和未知的混雜因素對各組的影響。

## 隨機設計方法

### 完全隨機設計

完全隨機設計（Complete randomization）又稱**成組設計**，是用隨機化的方式來控制誤差變異，認為經過隨機化處理後，樣本間的變異在各個處理水平上隨機分布，這樣就可將實驗結果的差異歸於不同處理的影響。這種設計假設通過隨機化能平衡被試間的差異，但實際上在實驗結果當中常常會包括個體差異。如果我們可以將這些個體差異排除，實驗結果才會更加精確。

### 隨機區組設計

隨機區組設計（Block randomization）又稱**配伍設計**、**配伍組設計**，通常是將受試對象（樣本）按性質（如病人的年齡、性別、血壓、體重等非實驗因素）相同或相近者分成若干組（配伍組），每個組中的受試對象（樣本）分別隨機分配到不同的處理組中去。

隨機區組設計這種設計方法利用區組方法分離出由無關變量引起的變異，在同一組中均衡實驗組和對照組的方法實際是配對設計的擴展形式。其要點是要做到區組內儘量同質，使得實驗結果的差異更好地歸於不同處理的影響。隨機區組設計缺點是要求區組內受試對象數與處理數相等，實驗結果中若有數據缺失，統計分析較麻煩。

### 分層隨機法

分層隨機法 (Stratified Randomisation), 相較於簡易的區組隨機法而言。簡易的區組隨機法是面向所有受試對象進行分組，只能保證將受試對象按照總體樣本大小分成兩組，不能保證每組對象有相近的 生理因素 (Prognostic Factors) 如性別，年齡等 (一般不多於三個)。分組隨機法可以實現平衡兩組受試對象的生理特徵。具體操作即先將全體受試者按照指定因素分組或 ' 分層 '，而後針對每組進行區組隨機法操作。分組隨機法相較於一般的區組隨機法會比較麻煩，但是平衡了兩組的生理特徵，避免因為非試驗因素而產生誤差。

### Urn 隨機設計

### 協變量自適應隨機設計

### 結果自適應隨機設計

## 參考文獻

### 引用

### 來源

## 外部連結

* Bland M. Directory of randomisation software and services. （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館） University of York, 2008 March 19.
* Evans I, Thornton H, Chalmers I. Testing treatments: better research for better health care. London: Pinter & Martin, 2010. ISBN 978-1-905177-35-6.
* Gelband H. The impact of randomized clinical trials on health policy and medical practice: background paper. Washington, DC: U.S. Congress, Office of Technology Assessment, 1983.（Report OTA-BP-H-22.）
* REFLECT (Reporting guidElines For randomized controLled trials for livEstoCk and food safeTy) Statement （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* Wathen JK, Cook JD. Power and bias in adaptively randomized clinical trials. （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館） M. D. Anderson Cancer Center, University of Texas, 2006 July 12.
隨機對稱矩陣

在概率論和數學物理中，**隨機矩陣**（英語：Random matrix）是一個矩陣值的隨機變量，也就是說，一個矩陣中的所有元素都是隨機變量。

## 應用

### 物理

* 原子核物理學，量子場論
* 量子混沌（quantum chaos）Bohigas–Giannoni–Schmit（BGS）猜想
* 量子光學
* 楊 - 米爾斯理論（量子色動力學）
* 兩維的量子引力，AdS/CFT 對偶，
* 介觀物理學，
* 自旋轉移矩，
* 小數量子霍爾效果，
* 安德森的本地化（Anderson localization）
* 量子點，
* 超導現象

### 其他（AI、數學、統計）

* 數論，黎曼 ζ 函數和其他 L 函數的零分布，希爾伯特–波利亞猜想，黎曼猜想
* 多元變量統計
* 數值分析
* 最優控制
* 神經科學理論，混沌理論
* 人工智慧，機器學習，深度學習，深度神經網絡

## 隨機矩陣模型

設 $H$ 是 $N\times N$ 的矩陣，有下面的概率測度：

$$
P(H)={\frac {1}{Z}}e^{-Ntr(V(H))}
$$

例子，**高斯模型：** $V(H)=H^{2}/2$ 。

* GUE (Gaussian Unitary Ensemble)：H 是埃爾米特矩陣。通過 1/N 展開，維格納半圓分布描述 H 的大 N 特徵值的機率密度函數 $\rho (E)$ 。
* GOE (Orthogonal)：H 是對稱矩陣
* GSE (Symplectic)：H 是四元數的矩陣（Quaternion matrix）

## 參見

* 維格納半圓分布
* 弗里曼・戴森氣體模型（Dyson gas model）
* 1/N 展開
* 普遍性 (物理學)（Universality）
* Spectral Theory
* 非古典機率（Free probability）

## 閱讀

* 陶哲軒的 Topics in random matrix theory (https://terrytao.files.wordpress.com/2011/02/matrix-book.pdf （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）)
* 其他書：
* 文章：
* 原始文章：
* Voiculescu, Free Probability Theory and Operator Algebras
* Speicher, Free Probability Theory (https://arxiv.org/pdf/0911.0087.pdf （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）)
* 徐一鴻的 https://en.wikipedia.org/wiki/Quantum\_Field\_Theory\_in\_a\_Nutshell （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館） (Large N expansion)

## 參考文獻
隨機引子標記

**隨機引子標記**（英文：**Random-Primed Labeling**）是種分子生物學技術，可用於在 DNA 探針上加上可作為訊號識別的標記。

## 步驟

先將欲標記探針片段加熱，使其變性雙股分離成單股，接著加入隨機引子並降溫使其和單股黏合 (通常是 hexonucleotides)。
再以 Klenow 片段將接有標記分子的 dNTP 如 Digoxigenin (地高辛)、Biotin (生物素) 或螢光分子如 Cyanine 用來合出互補股，就可得到摻有標記物的探針。

## 偵測

Digoxigenin 之後可用 Anti Digoxigenin (一級抗體) 接合再以標有螢光酵素 (HRP 或 AP) 的 Anti Digoxigenin Antibody (二級抗體) 接合一級抗體，
並加入螢光酵素受質即可發出螢光，再以冷光儀或分光光度計測吸光值。

而 Biotin 可與接有螢光酵素的 Streptavidin 結合，並如同上面加入螢光酵素受質測吸光值。

## 參考資料
隨機微分方程

**隨機微分方程式**（英語：SDE, stochastic differential equation），是微分方程式的擴展。一般微分方程式的對象為可導函數，並以其建立等式。然而，隨機過程函數本身的導數不可定義，所以一般解微分方程式的概念不適用於隨機微分方程式。隨機微分方程式多用於對一些多樣化現象進行建模，比如不停變動的股票價格，部分物理現象如熱擾動等。

隨機微分方程式的概念最早以布朗運動的形式，由阿爾伯特・愛因斯坦在《熱的分子運動論所要求的靜液體中懸浮粒子的運動》論文中提出。這項研究隨後由保羅・朗之萬繼續。此後伊藤清和魯斯蘭斯特拉托諾維奇完善了隨機微分方程式的數學基礎，使得這門領域更加的科學嚴謹。

一般而言，隨機微分方程式的解是一隨機過程函數，但解方程式需要先定義隨機過程函數的微分。最常見的定義為根據伊藤清所創，假設 _B_ 為布朗運動，則對於某函數 _H_，作以下定積分之定義：

　
: $\int _{0}^{t}H\,dB=\lim _{n\rightarrow \infty }\sum _{t_{i-1},t_{i}\in \pi _{n}}H_{t_{i-1}}(B_{t_{i}}-B_{t_{i-1}}).$

此稱為伊藤積分。伊藤式的隨機微分方程式常用於在金融數學中。

## 相關條目

* 維納過程
* 萊維過程
* 佛客－普朗克方程式式
* 朗之萬方程式式
隨機應變

**「隨機應變」（"Everything Changes"，又譯：萬事皆變）** 是英國科幻電視劇《超疑特工》的第 1 集，2006 年 10 月 22 日在 BBC 第三台首播。

## 概要

Gwen Cooper 巡察（英國最低等級的警察）碰巧遇到一個神秘組織，叫做 **「超疑特工」** 。她好奇的探索他們的世界，卻發現了她始料未及的事情。組員 Suzie Costello 背叛了小組，開槍射殺了 Jack Harkness 上校......

## 情節

夜晚，雨天。在卡迪夫的一條路上，一名男子被利器從身後刺中身亡。警察正忙著檢驗男子的屍體，這已經是第三個類似受害者了。Gwen 巡察也及時趕到。突然一個叫「超疑特工」的神秘組織一行四人闖了進來。警察們馬上撤離，讓他們接管現場。

Gwen 爬上了臨近的多層停車場去看個究竟。一個叫做 Suzie Costello 女人和一個穿著長外套的高個子美國人（他看起來是隊長），拿出一個金屬手套，讓受害男子復活了 2 分鐘。不幸了是，男子無法接受自己的死亡事實，也無法辨認兇手。兩分鐘後，男子又死了。高個子男人告訴死者，他是 Jack Harness 上校。突然他抬頭朝 Gwen 大喊，Gwen 嚇了一跳後馬上逃離現場。

第二天， Gwen 在調解酒吧鬥毆時受傷。在醫院裡，她認出了前一天晚上的高大男子在爬樓梯。她追了上去，但樓上封鎖起來了。 Gwen 詢問醫院值班員，答覆是聽說有化學污染。Gwen 進入了封鎖區，看見一個類似人類的生物站在走廊盡頭。Gwen 慢慢走進它，卻明顯發現它不是人類。但 Gwen 懷疑這是有人在用面具扮演一個惡作劇。這時，值班員進來看到了它，並驚嘆於這個面具的精美。突然，它用尖牙一下子咬住了他的脖子。超疑特工立即現身，制服了怪物。同時 Jack 鼓動 Gwen 立刻逃走。

在停車場，Gwen 看到超疑特工的車正要離開，她馬上開起警車跟蹤。她同時打電話查其車牌號，卻發現該車不存在。此外，唯一有關 Jack 上校的記錄是他在 1941 年消失（見異世奇人 2005 年第 10 集：博士起舞）。Gwen 跟隨他們到 Roald Dahl Plass（地名），正對著威爾斯千禧中心。而當她一時分心，神秘組織消失了。她的夥伴 Andy 來了，並告訴她醫院所有人員都在，沒有任何人消失。

晚上， Gwen 返回到廣場，希望能發現點什麼。她看 Jubilee 比薩店送外賣的騎著小摩托在附近轉悠，於是決定去比薩店看看能不能找到一些線索。果然，比薩店給 「火炬木」送過外賣。Gwen 帶著比薩去了那個地址，結果那裡看起來像一個旅遊信息中心。Gwen 謊稱是給 Harkness 先生送比薩，於是一個穿西服的男子按下一個按鈕，打開一扇隱藏的門，招呼她進去。Gwen 坐電梯下去，然後經過一扇圓形大門，到達一個寬大的多層房間，房間正上方就是廣場的噴泉。這個房間叫做「基地（Hub，中心）」。

## 演員

* Jack Harkness 上校 — 約翰・巴洛曼
* Gwen Cooper — Eve Myles
* Owen Harper — 伯恩・戈曼
* Toshiko Sato — 森尚子
* Ianto Jones — 加雷思・大衛 - 勞埃德
* Rhys Williams — 凱・歐文
* Suzie Costello — 英迪拉・瓦爾瑪
* 年輕警察 — Guy Lewis
* PC Andy — 湯姆・普萊斯
* SOCO — Jason May
* John Tucker — Rhys Swinburn
* Yvonne — Olwen Medi
* DI Jacobs — Gwyn Vaughan-Jones
* 長官 — Dion Davis
* 醫院值班員 — Jams Thomas
* Weevil — Paul Kasey
* 保安 — Mark Heal
* 比薩店的小孩 — Gary Shepheard
* 某男 — Gwilym Havard Davies
* 某女 — Cathryn Davies

## 上下銜接

* 當 Gwen 最初到火炬木基地的時候，她經過一個透明容器，裡面保存著一隻手。這之手最初出現是在_異世奇人_中的 "聖誕入侵" 一集中。 在第 2 集 "初到之日" 里，這隻手也出現過。
* Jack 在和 Gwen 談話中談到了「聖誕節的入侵」（倫敦上空的飛船），「世界末日（Doomsday，新版 2005 異世奇人第 2 集）」（金絲雀碼頭之戰），以及每家每戶出現的「人造人」（異世奇人劇情）。
* Jack 還談到了超疑特工的其他分部：超疑特工一部設在倫敦，不過在 Canary Wharf 之戰中被毀；超疑特工二部設在格拉斯哥（蘇格蘭西南部的港埠），由一個「非常奇怪的男人」指揮；超疑特工四部失去聯繫了，不過 Jack 說「我們總有一天會找到它。」

## 創作

### 音樂

## 播出

### 評論

## 美國首映

第 1 集**隨機應變**於 2007 年 7 月 26 日在美國 Comic-Con International 頻道試探性的首播。該劇於 2007 年 9 月 8 日在 BBC America 上播出。

## 參考

## 外部連結

* "Everything Changes" episode guide entry on the BBC website
隨機抽樣一致

**隨機抽樣一致算法**（**RAN**dom **SA**mple **C**onsensus，**RANSAC**）。它採用迭代的方式從一組包含離群的被觀測數據中估算出數學模型的參數。
RANSAC 是一個非確定性算法，在某種意義上說，它會產生一個在一定概率下合理的結果，而更多次的迭代會使這一概率增加。此 RANSAC 算法在 1981 年由 Fischler 和 Bolles 首次提出。

RANSAC 的基本假設是

1. 「內群」(inlier, 似乎譯為內點群更加妥當，即正常數據，正確數據) 數據可以通過幾組模型的參數來敘述其分佈，而｢離群」(outlier, 似乎譯為外點群更加妥當，異常數​​據) 數據則是不適合模型化的數據。
2. 數據會受雜訊影響，雜訊指的是離群，例如從極端的雜訊或錯誤解釋有關數據的測量或不正確的假設。
3. RANSAC 假定，給定一組（通常很小）的內點群，存在一個程序，這個程序可以估算最佳解釋或最適用於這一數據模型的參數。

## 範例

這裡用一個簡單的例子來說明，在一組數據點中找到一條最適合的線。假設，此有一組集合包含了內點群以及外點群，其中內點群包含可以被擬合到線段上的點，而外點群則是無法被擬合的點。如果我們用簡單的最小二乘法來找此線，我們將無法得到一條適合於內點群的直線，因為最小二乘法會受外點群影響而影響其結果。而用 RANSAC，可以只由內點群來計算出模型，而且概率還夠高。然而，RANSAC 無法保證結果一定最好，所以必須小心選擇參數，使其能有足夠的概率。

* *

## 概述

1. 在數據中隨機選擇若干個點設定為內點群
2. 計算擬合內點群的模型
3. 把其它剛才沒選到的點帶入剛才建立的模型中，計算是否屬於內點群
4. 記下內點群數量
5. 重複以上步驟
6. 比較哪次計算中內點群數量最多，內點群最多的那次所建的模型就是我們所要求的解

這裡有幾個問題

1. 一開始的時候我們要隨機選擇多少點（n）
2. 以及要重複做多少次（k）

## 參數決定

假設每個點是真正內點群的機率是 $w$ ，則：

　
: $w$ = 真正內點群的數目 / 數據總數

通常我們不知道 $w$ 是多少， $w^{n}$ 是所選擇的 $n$ 個點都是內點群的機率， $1-w^{n}$ 是所選擇的 $n$ 個點至少有一個不是內點群的機率， $(1-w^{n})^{k}$ 是表示重複 $k$ 次都沒有全部的 $n$ 個點都是內點群的機率，假設算法跑 $k$ 次以後成功的機率是 $p$ ，那麼：

　
: $1-p=(1-w^{n})^{k}\,$

　
: $p=1-(1-w^{n})^{k}\,$

　
: $k={\frac {\log(1-p)}{\log(1-w^{n})}}$

所以如果希望成功機率高， $p=0.99$ ，
當 $n$ 不變時， $k$ 越大， $p$ 越大，
當 $w$ 不變時， $n$ 越大，所需的 $k$ 就越大，
通常 $w$ 未知，所以 $n$ 選小一點比較好。

## 應用

RANSAC 算法經常用在計算機視覺領域，例如，對於一對立體相機，同時求解其對應點問題和估計它們之間的基礎矩陣。

## 參考資料

* Martin A. Fischler and Robert C. Bolles. Random Sample Consensus: A Paradigm for Model Fitting with Applications to Image Analysis and Automated Cartography. Comm. of the ACM. June 1981, **24** (6): 381–395. doi:10.1145/358669.358692.
* David A. Forsyth and Jean Ponce. Computer Vision, a modern approach. Prentice Hall. 2003. ISBN 0-13-085198-1.
* Richard Hartley and Andrew Zisserman. Multiple View Geometry in Computer Vision 2nd. Cambridge University Press. 2003.
* P.H.S. Torr and D.W. Murray. The Development and Comparison of Robust Methods for Estimating the Fundamental Matrix. International Journal of Computer Vision. 1997, **24** (3): 271–300. doi:10.1023/A:1007927408552.
* Ondrej Chum. Two-View Geometry Estimation by Random Sample and Consensus (PDF). PhD Thesis. 2005. （原始內容 (PDF) 存檔於 2009-08-16）.
* Sunglok Choi, Taemin Kim, and Wonpil Yu. Performance Evaluation of RANSAC Family (PDF). In Proceedings of the British Machine Vision Conference (BMVC). 2009 [2011-11-17]. （原始內容存檔 (PDF) 於 2020-08-31）.

## 外部連結

* RANSAC Toolbox for MATLAB （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）. A research (and didactic) oriented toolbox to explore the RANSAC algorithm in MATLAB. It is highly configurable and contains the routines to solve a few relevant estimation problems.
* Implementation in C++ （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館） as a generic template.
* RANSAC for Dummies （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館） A simple tutorial with many examples that uses the RANSAC Toolbox for MATLAB.
* 25 Years of RANSAC Workshop （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* （[//web.archive.org/web/20150515081026/http://www.csse.uwa.edu.au/~pk/Research/MatlabFns/#robust 頁面存檔備份，存於網際網路檔案館） Source code for RANSAC in MATLAB]
隨機指標

**隨機指標**（Stochastic Oscillator，**KD**），原名 % K and % D（% K&% D），又稱 **KD 指標**，是技術分析中的一種動量分析方法，採用超買和超賣的概念，由喬治・萊恩（George C. Lane）在 1950 年代推廣使用。指標藉由比較收盤價格和價格的波動範圍，預測價格趨勢何時逆轉。「隨機」一詞是指價格在一段時間內相對於其波動範圍的位置。

## 定義

當股價趨勢上漲時，當日收盤價會傾向接近當日價格波動的最高價；

當股價趨勢下跌時，當日收盤價會傾向接近當日價格波動的最低價。

## 公式

一、先計算出「未成熟隨機值」（Raw Stochastic Value，**RSV**）：

　
: $RSV={\frac {C_{n}-L_{n}}{H_{n}-L_{n}}}\times {100}\%$

　
: 【註】
 1. $n$ ：是經過的交易期間（一般以 9 日為基準， $n=9$ ）。
2. $C_{n}$ ：是第 $n$ 日的收盤價。
3. $H_{n}$ 和 $L_{n}$ ：分別是過去 $n$ 日內的最高價和最低價。

二、次求出當日的 K 值和 D 值（即計算 RSV 值的 3 日指數移動平均）：

　
: $K_{n}=\alpha \cdot RSV_{n}+(1-\alpha )\cdot K_{n-1}$

　
: $D_{n}=\alpha \cdot K_{n}+(1-\alpha )\cdot D_{n-1}$

　
: : （一般設定 ${\color {RawSienna}\alpha =1/3}$ ）

　
: 【註】
 1. $RSV_{n}$ ，為當日的 RSV 值； $K_{n},D_{n}$ ，為當日 K 值和 D 值； $K_{n-1},D_{n-1}$ ，為前一日的 K 值和 D 值。
2. 若無前一日 K 值或 D 值，可以 50% 代入計算。
3. K 值是 RSV 值的 3 日指數平滑移動平均、D 值是 K 值的 3 日指數平滑移動平均；完全隨機指標則要求使用者自行定義回顧日期 $n$ 、K 值（% K）的移動平均日數、和 D 值（% D）的移動平均日數。

K 值為「**快速平均值**」，反應較**靈敏**；D 值為「**慢速平均值**」，反應較**不靈敏**。若 K 值 > D 值，表示處於漲勢；反之，則處於跌勢。K 值和 D 值，數值皆介於 0~100 之間，一般以 9 日 KD 值判斷短線行情之買賣訊號。當 K 值向上突破 D 值為買進訊號，當 K 值向下跌破 D 值為賣出訊號。50 為多空平衡位置，80 以上為「超買區」（Overbought Zone），多頭強勢；20 以下為「超賣區」（Oversold Zone），空頭強勢。

## 解讀

當價格與隨機指標發生牛勢背離（即價格下跌而隨機指標指向上方），而 K 線與 D 線在超賣區（低於 20%）發生交叉，便是買入信號；反之則是賣出信號。 K 線與 D 線的簡單交叉經常發生，很多時候並不可靠。投資者多在 D 線築頂或築底後，等待 K 線出現急劇的逆轉並與 D 線交叉。當市場波動性較大時，也可使用加權移動平均來定義 D 線，以平整價格短時內大幅波動對指標產生的影響。

## 參見

* 技術分析
* 移動平均（MA）
* 相對強弱指數（RSI）
* 指數平滑異同移動平均線（MACD）
* 威廉指標（W% R）
* 乖離率（BIAS）

## 參考資料

## 外部連結

* Investopedia 的條目 （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* StockCharts.com 的介紹
* 金融小百科 - KD 指標 （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* 股市技術指標 - KD 指標
隨機控制

**隨機控制**（stochastic control）或**隨機最優控制**（stochastic optimal control）是控制理論中的一個領域，是針對有不確定性的系統進行控制，不確定性可能是在量測上，也有可能是因為雜訊的影響。系統設計者會假設影響狀態變數的隨機雜訊，（以貝葉斯概率的觀點來看）其機率分布是已知的。隨機控制的目的是在雜訊存在的情形下，設計受控變數的時間軌跡，在最小成本的情形下（其成本可能會適有適當的定義）使系統完成預期的控制任務。隨機控制可能是配合離散時間系統，也可能是連續時間系統。

## 確定性等效

隨機控制中最常被探討的控制器是線性平方高斯控制（LQG 控制），其模型為線性的，目標函數的期望值為二次性，而擾動是純疊加性的。若是離散時間集中式系統，其不確定性是純疊加性，有一個基本的特性為「確定性等效性質」（certainty equivalence property）：其最佳控制的解和沒有疊加性擾動下的解一樣。所有線性系統方程、二次目標函數、雜訊為純疊加性的集中式系統中，確定性等效性質都會成立，二次目標函數的假設是讓（配合確定性等效性質）的最佳控制律是控制器觀測值的線性函數。

若有任何和上述假設不同的地方：非線性狀態方程、非二次目標函數、乘數不確定性或是系統為分散式控制系統都會讓確定性等效性質不成立。例如在分散式系統中的 Witsenhausen 反例就是說明確定性等效性質在分散式系統中不成立。

## 離散時間系統

在離散時間系統中，控制器會在每個時間週期觀測狀態變數（也可能包括估測雜訊）。其目標可以針對所有時間內的非線性（可能是二次的）目標函數計算不同時間期望值的加權和，也可以只針對最後時間的目標函數進行最佳化。每個時間區間內會產生新的估測值，依最佳化的方式調整控制變數。找目前時間最佳解的作法是後向迭代計算線性平方高斯控制（矩陣 Riccati 方程），從最後的時間一直倒退迭代到目前時間。

考慮離散時間系統，其傳遞矩陣或控制響應矩陣中的參數有不確定性（因此狀態變數的目前值會有變化），但仍然是線性狀態函數以及二次性目標函數，仍然可以用每一個時間週期的解，用後向迭代的方式求解 Riccati 方程，不過可能沒有確定性等效的特性 ch.13。若離散時間系統的目標函數不是二次性的，但是只要處理加性不確定性，也可以進行隨機控制，不過會比較複雜。

### 例子

以下是一個典型的離散時間隨機線性二次控制問題，要最小化

　
: ${\text{E}}_{1}\sum _{t=1}^{S}[y_{t}^{T}Qy_{t}+u_{t}^{T}Ru_{t}]$

其中 E1 為在 _y_0 條件下的期望值運算子，上標 _T_ 表示是轉置矩陣，_S_ 為時間區間，其狀態方程如下

　
: $y_{t}=A_{t}y_{t-1}+B_{t}u_{t},$

其中 _y_ 是 _n_ × 1 的可觀察狀態變數向量，_u_ 是 _k_ × 1 的控制變數向量，_A_t 是時間 _t_ 時的隨機 _n_ × _n_ 狀態轉移矩陣的實現，_B_t 是時間 t 時的隨機 _n_ × _k_ 控制乘數矩陣的實現，_Q_ (_n_ × _n_) 和 _R_ (_k_ × _k_) 是已知的正定費用矩陣。假設 _A_ 和 _B_ 的每個元素都是在時間上聯合的獨立同分布，因此期望值運算不用考慮時間的條件。

可以用貝爾曼方程得到每個時間的最佳控制解

　
: $u_{t}^{*}=-[{\text{E}}(B^{T}X_{t}B+R)]^{-1}{\text{E}}(B^{T}X_{t}A)y_{t-1},$

配合對稱正定 cost-to-go 矩陣 _X_，從 $X_{S}=Q$ 開始，以倒退時間方式迭代，方程式為

　
: $X_{t-1}=Q+{\text{E}}[A^{T}X_{t}A]-{\text{E}}[A^{T}X_{t}B][{\text{E}}(B^{T}X_{t}B+R)]^{-1}{\text{E}}(B^{T}X_{t}A),\,$

這個就是此問題離散時間下的動態 Riccati 方程。有關矩陣 _A_ 和 _B_ 中未知參數所需要知道的資訊只有每個矩中每個元素的期望值、方差，同個矩陣不同元素的共變異數，以及不同矩陣中元素的共變異數。

若在狀態方程中有平均值為 0、獨立且相同分佈（i.i.d.）的加性擾動出現，只要和矩陣 _A_ 和 _B_ 的元素沒有關係，此擾動不會影響最佳方程。假如擾動和矩陣有關，每個時間的最佳控制解會包括額外的加性常數向量。若加性常數向量出現在狀態方程中，則每個時間的最佳控制解會再包括額外的加性常數向量。

_X_ 的穩態特徵若存在，會和 _S_ 延伸到無限大的的無限時間問題相關。可以用重覆迭代動態方程中的 _X_，一直到收斂為止來計算，此時的動態方程中的 _X_ 就不用有關時間的下標了。

## 連續時間

若模型是連續時間下的系統，控制器知道系統在每一個時間下的狀態。其目標可能是最大化狀態變數凹函數（Concave Function）的在時間區間 0 到最後時間 T 之間的積分。隨著時間的演進，會持續的觀測到新的值，也會依最佳化的方式來調整控制變數。

## 隨機模型預測控制

在文獻中，有二種隨機系統的模型預測控制：強健模型預測控制（Robust model predictive control）及隨機模型預測控制（Stochastic Model Predictive Control，SMPC）。強健模型預測控制是較保守的方式，在最佳化過程中會考慮最差的情形，不過此方式和其他強健控制類似，會讓整個控制器的性能變差，只適用不確定性有明確範圍在系統。而隨機模型預測控制是用軟性的限制。是用機率的不等式來讓違反限制的機率不會超過一定範圍。

### 金融的應用

在金融領域連續系統的研究中，隨機微分方程的狀態變數多半是財富或是淨值，控制變數是不同時間下各資產的配置情形。給定任一時間下的資產配置，財富變化的決定因素是資產的隨機收益以及無風險資產的利率。隨機控制的領域在 1970 年代開始大幅發展，有不少人應用在金融上。Robert Merton 用隨機控制來研究安全資產以及風險資產的最佳投資組合。Merton 投資組合問題以及布萊克 - 舒爾茲模型改變了金融文獻的特質。有影響力的相關數學教科書包括 Wendell FlemingFleming 及 Rishel 合著的教科書、以及 Fleming 和 Soner 合著的教科書。Jerome Stein 將這些技巧應用在 2007 年–2008 年環球金融危機。

在最後日期 _T_ 的淨值期望值對數的最大值，和財富成份的隨機過程有關。在連續系統中，伊藤引理是主要分析工具。若是要探討在時間 (0,_T_) 內凹函數積分的最大值，會使用動態規劃。這裡沒有類似較舊的文獻的確定等效關係，因為控制變數的係數（所選資產份額所獲得的回報）也是隨機性的。

## 相關條目

* 隨機規劃
* 隨機過程
* 控制理論
* 乘數不確定性
* 隨機排程

## 參考文獻
隨機搜尋

**自然搜尋**（英文：organic search）是描述全球資訊網網站不付費給搜尋引擎做廣告而讓網站使用者通過搜尋引擎「內在」的搜尋功能找到該網站的一種方式。自然搜尋不同於點擊付費（pay-per-click）廣告方式，後者是經付費讓廣告突顯在搜尋結果的手段。
隨機數

**隨機數**這一概念在不同領域有著不同的含義。

## 密碼學範疇的隨機數

根據密碼學原理，隨機數的隨機性檢驗可以分爲三個標準：

1. 統計學偽隨機性。統計學偽隨機性指的是在給定的隨機位元流樣本中，1 的數量大致等於 0 的數量，同理，「10」「01」「00」「11」四者數量大致相等。類似的標準被稱為統計學隨機性。滿足這類要求的數字在人類「一眼看上去」是隨機的。
2. 密碼學安全偽隨機性。其定義為，給定隨機樣本的一部分和隨機演算法，不能有效的演算出隨機樣本的剩餘部分。
3. 真隨機性。其定義為隨機樣本不可重現。實際上只要給定邊界條件，真隨機數並不存在，可是如果產生一個真隨機數樣本的邊界條件十分複雜且難以捕捉（比如當地的背景輻射波動值），可以認為用這個方法演算出來了真隨機數。但實際上，這也只是非常接近真隨機數的偽隨機數，一般認為，無論是背景輻射、物理噪音、拋硬幣等等都是可被觀察了解的，任何基於經典力學產生的隨機數，都只是偽隨機數。

相應的，隨機數也分爲三類：

1. **偽隨機數**：滿足第一個條件的隨機數。
2. **密碼學安全的偽隨機數**：同時滿足前兩個條件的隨機數。可以透過密碼學安全偽亂數生成器計算得出。
3. **真隨機數**：同時滿足三個條件的隨機數。

隨機數在密碼學中非常重要，保密通信中大量運用的會話密鑰的生成即需要真隨機數的參與。如果一個隨機數生成演算法是有缺陷的，那麽會話密鑰可以直接被推算出來。若果真發生這種事故，那麽任何加密演算法都失去了意義。

密碼學中大量利用偽隨機數生成器的應用還有流密碼。流密碼的著名例子是 RC4 和 ChaCha20。流密碼的原理是利用一個密碼學安全的偽隨機數生成器根據密鑰產生一串密碼學安全的偽隨機位元列，再將訊息與上述隨機位元列按位元互斥或運算。

目前沒有數學證明表示密碼學安全的僞隨機數生成器是確實存在的。其存在性證明涉及到 P 和 NP 的數學難題。

## 密碼學以外的隨機數

亂數是專門的隨機試驗的結果。

在統計學的不同技術中需要使用亂數，比如在從統計總體中抽取有代表性的樣本的時候，或者在將實驗動物分配到不同的試驗組的過程中，或者在進行蒙特卡羅類比法計算的時候等等。

產生亂數有多種不同的方法。這些方法被稱為亂數生成器。亂數最重要的特性是它在產生時後面的那個數與前面的那個數毫無關係。

真正的亂數是使用物理現象產生的：比如擲錢幣、骰子、轉輪、使用電子元件的噪音、核分裂等等。這樣的亂數生成器叫做物理性亂數生成器，它們的缺點是技術要求比較高。

在實際應用中往往使用偽亂數就足夠了。這些數列是「似乎」隨機的數，實際上它們是透過一個固定的、可以重複的計算方法產生的。它們不真正地隨機，因為它們實際上是可以計算出來的，但是它們具有類似於亂數的統計特徵。這樣的生成器叫做偽亂數生成器。

在真正關鍵性的應用中，比如在密碼學中，人們一般使用真正的亂數。

## 參考文獻

## 外部連結

* 量子真亂數 - 國家密碼管理局 （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
隨機數發生器

**隨機數生成器**（Random number generator）是通過一些算法、物理訊號、環境噪音等來產生看起來似乎沒有關聯性的數列的方法或裝置。丟硬幣、丟骰子、洗牌就是生活上常見的隨機數產生方式。

大部分計算機上的偽隨機數，並不是真正的隨機數，只是重複的周期比較大的數列，是按一定的算法和種子值生成的。

## 另見

* 百萬亂數表
* 密碼學安全偽隨機數生成器
* 硬體隨機數生成器

## 進階閱讀

## 外部連結

* Random and Pseudorandom on In Our Time at the BBC. （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
隨機樹

在電腦科學和數學裡面，一個**隨機樹**是一個經由隨機過程建立的樹或者樹狀圖 (arborescence)。

隨機樹有以下幾種類別：

* 均勻生成樹（Uniform spanning tree）
* 隨機最小生成樹（random minimal spanning tree）
* 隨機二元樹
* 隨機遞迴樹（Random recursive tree）
* Treap 或者說隨機二元搜尋樹
* 選擇性快速拓展隨機樹（Rapidly-exploring random tree）
* 布朗樹（brownian tree）
* 隨機森林
* 分枝過程
隨機殺人

**隨機殺人**（另稱**無差別殺人**）為有預謀或隨機性的凶殺事件，指互相非仇怨等緣故而使犯意對無辜目標，且沒有得到任何實際好處的犯行，犯案者多被處以死刑等重刑。若受害有多人則稱濫殺。

## 預防

法律學者李茂生曾說過，「隨機殺人的頻率會愈來愈高，週期會愈來愈短。」李茂生以日本為例對比台灣現況，表示「日本為了這類的事件，做了研究，也立了法，雖然成效不彰，而且也有人權疑慮，但是至少做了。反觀台灣至今除了死刑以外，好像都沒有什麼動作。」

日本針對隨機殺人的處遇方式，在受刑人的部份，研究有提到：

1. 改善暴力性格、人格障礙等問題為始將精神障礙之治療視為中心課題。
2. 受刑人的社會回歸支援也是一項重要工作。

在整體社會的策略部分：

1. 欲防止無差別殺傷事件，防止孤立有很重要的意義。
2. 創造能夠使人民參與各種社會活動的環境，創造「立身之地」及「出頭的機會」的各種方針。
3. 社會中傳播有關精神衛生方面的知識情報，使有精神障礙的人能夠盡早接受治療。
4. 在其犯行前，大多可見到有某些問題行動、或是可稱為預兆的行動。其中最常見的，就是企圖自殺。推動自殺防止對策以減少企圖自殺人數，這樣一來對防止無差別殺傷事件也會有一定的效果。

## 相關研究

針對日漸頻繁的無辜冤殺案件，日本法務省曾經於 2013 年提出一份無差別殺傷事件相關研究 ，分析 2000 年以來 52 起無差別殺人事件的背景及犯罪內容特點，就性別、有無前科、犯案動機、年齡結構、社會關係、就職經歷分析。。精神科醫師沈政男也在臉書上發表稱日本研究出數種隨機殺人的動機。

## 類型

* 一次性犯罪
  * 通常在人群聚集的地點犯下隨機殺人案，可能因幻覺、妄想和個人原因等心理、精神問題，如易受傷害的自我或反社會人格。
* 連續犯
  * 在短時間內在多個地方殺死兩個或更多受害者。特點是犯人性格不成熟，還可能存在反社會人格等問題。

## 相關

* 屠殺
* 縱慾殺手
* 淫樂殺人
* 恐怖活動

## 參考資料
隨機殺人犯

**隨機殺人**（另稱**無差別殺人**）為有預謀或隨機性的凶殺事件，指互相非仇怨等緣故而使犯意對無辜目標，且沒有得到任何實際好處的犯行，犯案者多被處以死刑等重刑。若受害有多人則稱濫殺。

## 預防

法律學者李茂生曾說過，「隨機殺人的頻率會愈來愈高，週期會愈來愈短。」李茂生以日本為例對比台灣現況，表示「日本為了這類的事件，做了研究，也立了法，雖然成效不彰，而且也有人權疑慮，但是至少做了。反觀台灣至今除了死刑以外，好像都沒有什麼動作。」

日本針對隨機殺人的處遇方式，在受刑人的部份，研究有提到：

1. 改善暴力性格、人格障礙等問題為始將精神障礙之治療視為中心課題。
2. 受刑人的社會回歸支援也是一項重要工作。

在整體社會的策略部分：

1. 欲防止無差別殺傷事件，防止孤立有很重要的意義。
2. 創造能夠使人民參與各種社會活動的環境，創造「立身之地」及「出頭的機會」的各種方針。
3. 社會中傳播有關精神衛生方面的知識情報，使有精神障礙的人能夠盡早接受治療。
4. 在其犯行前，大多可見到有某些問題行動、或是可稱為預兆的行動。其中最常見的，就是企圖自殺。推動自殺防止對策以減少企圖自殺人數，這樣一來對防止無差別殺傷事件也會有一定的效果。

## 相關研究

針對日漸頻繁的無辜冤殺案件，日本法務省曾經於 2013 年提出一份無差別殺傷事件相關研究 ，分析 2000 年以來 52 起無差別殺人事件的背景及犯罪內容特點，就性別、有無前科、犯案動機、年齡結構、社會關係、就職經歷分析。。精神科醫師沈政男也在臉書上發表稱日本研究出數種隨機殺人的動機。

## 類型

* 一次性犯罪
  * 通常在人群聚集的地點犯下隨機殺人案，可能因幻覺、妄想和個人原因等心理、精神問題，如易受傷害的自我或反社會人格。
* 連續犯
  * 在短時間內在多個地方殺死兩個或更多受害者。特點是犯人性格不成熟，還可能存在反社會人格等問題。

## 相關

* 屠殺
* 縱慾殺手
* 淫樂殺人
* 恐怖活動

## 參考資料
隨機演算法

**隨機化算法**（randomized algorithm），是這樣一種算法，在算法中使用了隨機函數，且隨機函數的返回值直接或者間接的影響了算法的執行流程或執行結果。就是將算法的某一步或某幾步置於運氣的控制之下，即該算法在運行的過程中的某一步或某幾步涉及一個隨機決策，或者說其中的一個決策依賴於某種隨機事件。
隨機漫步假說

**隨機漫步假說**（英語：Random walk hypothesis）是投資學上的一個假說，認為股票市場的價格，會形成隨機漫步模式，因此它是無法被預測的。此一假說與效率市場假說一致。

## 發展歷史

這個理論最早出現在 1863 年，法國的一名股票掮客朱利・荷紐（Jules Regnault）出版的書中。1900 年，法國數學家路易・巴舍利耶（Louis Bachelier）在他的博士論文《投機理論》（the Theory of Speculation）中也討論了類似觀念。

1953 年，莫里斯・肯德爾（Maurice Kendall）在他的論文《經濟的時間序列分析，第一部：價格》（The Analytics of Economic Time Series, Part 1: Prices）中，提出股票市場價格的變動是隨機的主張。1964 年，史隆管理學院的保羅・庫特納（Paul Cootner）出版了《股票市場的隨機性質》（The Random Character of Stock Market Prices）。1965 年，尤金・法馬發表了《股票市場價格的隨機漫步》（Random Walks In Stock Market Prices），正式形成這個假說。1973 年，在普林斯頓大學波頓・麥基爾（Burton Malkiel）教授出版《漫步華爾街》一書之後，這個假說開始為人所熟知。

## 數學模型

效率市場假說（Efficient Market Hypothesis）認為，如果股市具有弱式有效性（Weak form efficiency），那麼股票價格的變化服從隨機漫步：

　
: $\,Y_{i,t}=\alpha +Y_{i,t-1}+\epsilon _{t}$

　
: $\epsilon _{t}\sim iid~N(0,\sigma ^{2})$

 * $\,Y_{i,t}$ 是 _t_ 時刻 _i_ 股票價格的自然對數
* $\alpha $ 是常數
* iid：獨立同分布
* $\epsilon _{t}$ 是誤差項
隨機积分

**隨機積分**是對包含隨機函數的積分，常見形式為

　
: $Y_{t}=\int _{0}^{t}H_{s}\,dX_{s}$

一如黎曼－斯蒂爾傑斯積分，以上表示對函數 $H_{s}$ 在函數 $X_{s}$ 之上施行積分計算，若 $X_{s}$ 為一隨機過程函數，則此積分為一隨機積分。

隨機積分之結果通常為一隨機過程函數，但因涉及隨機變量，其計算方式可依不同的假設而異。最常見的形式為伊藤積分，即定義上述積分為

　
: $\int _{0}^{t}H_{s}\,dX_{s}=\lim _{n\rightarrow \infty }\sum _{t_{i-1},t_{i}\in \pi _{n}}H_{t_{i-1}}(X_{t_{i}}-X_{t_{i-1}}).$
隨機程序

在機率論中，**隨機過程**（英語：Stochastic process 或 Random process），又稱**隨機函數**（英語：Random function），是隨機變數的集合。若一隨機系統的樣本點是隨機函數，則稱此函數為樣本函數，這一隨機系統全部樣本函數的集合是一個**隨機過程**。實際應用中，樣本函數的一般定義在時間域或者空間域。隨機過程的實例如股票和匯率的波動、語音信號、視頻信號、體溫的變化，隨機運動如布朗運動、隨機徘徊等等。

## 定義

設 $(\Omega ,{\mathcal {F}},P)$ 為一機率空間，另設集合 $T$ 為一指標集合。如果對於所有 $t\in T$ ，均有一隨機變數 $\xi _{t}(\omega )$ 定義於機率空間 $(\Omega ,{\mathcal {F}},P)$ ，則集合 $\{\xi _{t}(\omega )|t\in T\}$ 為一隨機過程。

通常，指標集合 $T$ 代表時間，以實數或整數表示。以實數形式表示時，隨機過程稱為連續隨機過程；以整數表示時，則為離散隨機過程。隨機過程中的參數 $\omega $ 只為分辨同類隨機過程中的不同實例，如在上文下中不構成誤會，通常略去。例如表達單次元布朗運動時，常以 $W_{t}$ 表達，但若考慮兩同時進行布朗運動的粒子，則會分別以 $W_{t}(1)$ 和 $W_{t}(2)$ （或作 $W_{1}(t)$ 和 $W_{2}(t)$ ）表示。

## 歷史

為了了解金融市場和研究布朗運動，在 19 世紀後期人們開始研究隨機過程。第一個用數學語言描述布朗運動的是數學家 Thorvald N. Thiele。 他在 1880 年發表了第一篇關於布朗運動的文章。隨後，在 1900 年， Louis Bachelier 的博士論文「投機理論」 提出了股票和期權市場的隨機分析。阿爾伯特・愛因斯坦（在他 1905 年的一篇論文中）和瑪麗安・一維 Smoluchowski（1906 年）從物理界的角度出發，把它作為了一種間接證明了原子和分子的存在。他們所描述的布朗運動方程式在 1908 年被讓・佩蘭核實。

從愛因斯坦的文章的摘錄描述了隨機模型的基本原理：

"它必須明確假定每個單個顆粒執行的運動是獨立於所有其他的粒子的運動；它也將被認為是 1 的動作和相同的顆粒在不同的時間間隔是獨立的過程，只要這些的時間間隔不是非常小"

" 我們引入一時間間隔 $\tau $ 蛋白考慮，相對來說這是非常小的，但是我們可觀察到的時間間隔，仍然過大，在兩個連續時間間隔 $\tau $ 蛋白，由粒子所執行的動作可以被認為是作為彼此獨立的事件 "。

## 架構

在機率論的測量理論中，需要解決一個問題。如何構造一個 Σ- 代數的所有功能空間的衡量子集，然後把它有限化。為了解決這個問題，採用了 Kolmogorov 擴展方法。

* Kolmogorov 擴展方法過程：

假定所有函數 f 的空間機率測度： $f:X\to Y$ 存在，那麼它可以被用來指定有限維隨機變數 $f(x_{1}),\dots ,f(x_{n})$ . 的聯合機率分布。現在從這個 n 維機率分布，我們可以推斷出第（n - 1）維邊際機率為 $f(x_{1}),\dots ,f(x_{n-1})$ 。但是需要注意的是兼容性狀態，即這種邊際機率分布是在相同的類作為 1 從完全成熟的隨機過程衍生。例如，如果該隨機過程是一個 Wiener 過程（在這種情況下，邊際是指數類的所有高斯分布），但不是在一般對所有的隨機過程。這種方程式稱為查普曼 - 洛夫方程式。

科摩哥洛夫擴展定理保證了隨機過程的有限維機率分布滿足查普曼 - 科摩哥洛夫的兼容性條件的存在..

* 分離性

回想一下，在洛夫公理化中存在對於機率問題有還是沒有的不確定性。科摩哥洛夫擴展首先聲明是可衡量的功能，其中有限多個坐標 $[f(x_{1}),\dots ,f(x_{n})]$ 被限制在 $Y_{n}$ 中可測量的子集所有集合。如果一個是 / 否有關的問題都可以通過觀察至多有限多個坐標的值回答，那麼它有一個機率的答案。

在測度理論，如果我們有一個可數無限集合測集，所有的人都那麼的聯合和交集是可測集。對於我們而言，這意味著是 / 否依賴於可數個坐標的問題有一個機率的答案。

## 過濾

給定一個機率空間 $(\Omega ,{\mathcal {F}},P)$ , 過濾是一個弱增長對 σ- 代數 在 $\Omega $ , $\{{\mathcal {F}}_{t},t\in T\}$ 集合一些全序集 T, 上界由 ${\mathcal {F}}$ 決定。即對於 _s_,_t_   $\in T$ 且 _s_ < _t_, 有

　
: ${\mathcal {F}}_{s}\subseteq {\mathcal {F}}_{t}\subseteq {\mathcal {F}}$

### 自然過濾

給定一個隨機過程 $X=\{X_{t}:t\in T\}$ 。在這個過程中，需要過濾這裡的 ${\mathcal {F}}_{t}$ . 這個通過 $X_{s}$ 和時間 _s_ = _t_ 產生。舉個例子， ${\mathcal {F}}_{t}=\sigma (\{X_{s}^{-1}(A):s\leq t,A\in \Sigma \})$ 一個隨機過程總是適應其自然過濾。

## 相關條目

* 隨機控制

## 參考文獻

## 外部連結

* An 8 foot tall Probability Machine (named Sir Francis) comparing stock market returns to the randomness of the beans dropping through the quincunx pattern. （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館） from Index Funds Advisors IFA.com （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* Stochastic Processes used in Quantitative Finance, sitmo.com
* Addressing Risk and Uncertainty
隨機程序的時頻分析

隨機程序（random process）代表一訊號 x (t) 在任意時間點的值皆可視為一隨機變數（random variable），我們無法知道一隨機程序隨時間變化的精確數值，只能藉由他的期望值（mean）和自相關函數（autocorrelation）來了解它的形態。

## 廣義的穩態

若一隨機程序的期望值為定值（m）且自相關函數只和時間差（τ=|t2-t1|）有關和絕對時間（t）無關，如下表示

$$
E[x(t)]=m
$$

$$
R_{xx}(t_{1},t_{2})=R_{xx}(\tau )
$$

則工程上定義此隨機程序為廣義的穩態（wide sence stationary, WSS）隨機程序。

## 廣義的穩態隨機程序的時頻分析

### 韋格納分布

時頻分析為一種可以觀測目標訊號任意時間的頻譜分布的工具，其中一種分析方法為韋格納分布。

$$
W_{x}(t,f)=\int _{-\infty }^{\infty }x(t+\tau /2)x^{*}(t-\tau /2)e^{-j2\pi \tau \,f}d\tau
$$

由於韋格納分布是利用自相關函數來取得時頻分析，若目標訊號為一廣義的穩態隨機程序時，其時頻圖的期望值剛好可以利用到

$$
R_{xx}(t_{1},t_{2})=R_{xx}(\tau )
$$

最後得到結果為該廣義的穩態隨機程序的能量密度頻譜（power density spectrum, PDS）

推導如下

$$
E[W_{x}(t,f)]=\int _{-\infty }^{\infty }E[x(t+\tau /2)x^{*}(t-\tau /2)]e^{-j2\pi \tau \,f}d\tau
$$

　
: : : : $=\int _{-\infty }^{\infty }R_{xx}(t+\tau /2,t-\tau /2)e^{-j2\pi \tau \,f}d\tau $

　
: : : : $=\int _{-\infty }^{\infty }R_{xx}(\tau )e^{-j2\pi \tau \,f}d\tau $

　
: : : : $=\int _{-\infty }^{\infty }R_{xx}(\tau )e^{-j2\pi \tau \,f}d\tau $

　
: : : : $=FT[R_{xx}(\tau )]$

　
: : : : $=S_{xx}(f)$

這結果在時頻圖上的顯示就是能量密度頻譜的值不會隨著時間軸有所改變。

### 模稜函數

另一種常用的時頻分析工具就是模稜函數（ambiguity function），和韋格納分布的差別在於韋格納分布是對 τ 做傅立葉轉換，而模稜函數是對 t 做傅立葉轉換。

廣義的穩態隨機程序的模稜函數會變成只有在 η=0 的時候才會有值，其餘皆為零。

推導如下

$$
E[A_{x}(\eta ,\tau )]=\int _{-\infty }^{\infty }E[x(t+\tau /2)x^{*}(t-\tau /2)]e^{-j2\pi t\eta }dt
$$

　
: : : : $=\int _{-\infty }^{\infty }R_{xx}(t+\tau /2,t-\tau /2)e^{-j2\pi t\eta }dt$

　
: : : : $=\int _{-\infty }^{\infty }R_{xx}(\tau )e^{-j2\pi t\eta }dt$

　
: : : : $=R_{xx}(\tau )\delta (\eta )$

## 參考文獻

* Jian-Jiun Ding, Time frequency analysis and wavelet transform class note, the Department of Electrical Engineering, National Taiwan University (NTU), Taipei, Taiwan, 2012.
* W. Martin, 「Time-frequency analysis of random signals」, ICASSP』82, pp. 1325-1328, 1982.