Какое различие Вы можете найти между вероятностными и детерминированными моделями?

Детерминированность или стохастичность. Если в модели среди величин имеются случайные, т.е. определяемые лишь некоторыми вероятностными характеристиками, то модель называется стохастической (вероятностной, случайной). В этом случае и все результаты, полученные при рассмотрении модели, имеют стохастический характер и должны быть соответственно интерпретированы.

Здесь подчеркнем, что с точки зрения практики граница между детерминированными и стохастическими моделями выглядит расплывчатой. Так, в технике про любой размер или массу можно сказать, что это не точное значение, а усредненная величина типа математического ожидания, в связи с чем и результаты вычислений будут представлять собой лишь математические ожидания исследуемых величин. Однако такой взгляд представляется крайним. Удобный практический прием состоит в том, что при малых отклонениях от фиксированных значений модель считается детерминированной, а отклонение результата исследуется методами оценок или анализа ее чувствительности. При значительных же отклонениях применяется методика стохастического исследования.

Для сравнения различных алгоритмов замещения необходимо прежде всего указать способ задания последовательности обращений ω. Простейший способ заключается в задании фиксированной последовательности обращений ω=(x1, х2, …, хn), которая получается путем записи по ходу выполнения программы последовательных обращений к ее страницам. Вся последовательность обращений предполагается заранее известной. Модель проведения программы, соответствующую этому способу задания со, назовем детерминированной. В рамках детерминированной модели алгоритмы замещения сравниваются на каждой последовательности обращений в отдельности, и для получения достоверных результатов сравнения требуется набрать достаточное количество последовательностей обращений.