确定性求解器是对于给定的输入始终产生相同结果的算法，使其具有可预测性和可重复性。它们通常用于一致性至关重要的任务中，例如工程模拟或数学优化。 确定性方法的主要优点是其可靠性，因为它们消除了随机性，从而简化了调试和验证。 但是，它们可能难以解决需要探索许多可能的解决方案或涉及嘈杂数据的问题，因为其严格的方法可能导致次优结果或在复杂情况下失败。
确定性求解器的一个关键优势是其可重复性。 例如，在机械工程中使用的有限元分析（FEA）中，确定性求解器可确保每次生成相同的应力或热分析结果，这对于验证安全性至关重要的设计至关重要。 这种可预测性还简化了调试：如果模拟失败，开发人员可以重新运行具有相同输入的求解器来隔离问题。 此外，确定性方法通常在结构良好的问题中表现出效率。 线性规划求解器（如单纯形法）可以快速找到资源分配或调度任务的最佳解决方案，因为它们遵循固定的计算路径。 它们的确定性性质允许进行优化，例如记忆化或预计算，从而减少大规模问题的运行时间。 明确的终止标准（例如达到特定的误差阈值）也使确认解决方案何时有效变得更容易。
不利的一面是，确定性求解器可能不够灵活。 在具有非凸函数（例如，训练深度神经网络）的优化任务中，它们可能会收敛到局部最小值而不是全局最优值，因为它们遵循固定的搜索路径。 例如，具有确定性步长的梯度下降可能会在次优区域停滞，而诸如 SGD 之类的随机变体会引入随机性以摆脱它们。 确定性方法也难以处理嘈杂或不完整的数据。 专为干净的理论模型设计的求解器在应用于具有测量误差或缺失值的真实世界数据集时可能会失败。 例如，物理模拟中使用的刚性微分方程求解器如果输入包含意外的不连续性，则可能会崩溃，需要手动调整才能处理边缘情况。 此外，确定性方法不太适合探索性任务，例如蒙特卡罗模拟，在蒙特卡罗模拟中，需要随机抽样来对概率结果进行建模。
当可重复性和速度是优先考虑事项时，开发人员应选择确定性求解器，例如在航空航天建模或密码计算等受控环境中。 但是，对于需要广泛探索或处理不确定性的问题（例如，机器学习中的超参数调整或金融风险分析），随机方法通常更有效。 混合方法（例如使用确定性求解器查找近似解决方案，并使用随机方法对其进行优化）可以平衡这些折衷方案。 了解问题的结构和数据特征是选择正确工具的关键。