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DET-COMP-001	10_Wiki/💡 Topics/AI	1.0	computer-science determinism simulation physics-engine skybound	2026-04-26

Determinism in Computing (계산의 결정론)

📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)

"동일한 입력과 초기 상태가 주어지면, 언제 어디서나 반드시 동일한 결과를 보장하라" — 시스템의 내부 상태와 연산 과정에서 무작위성을 배제하여, 프로그램의 실행 결과가 100% 예측 가능하고 재현 가능하도록 설계하는 원칙.

📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)

• 추출된 패턴: 부동 소수점 연산 오차, 멀티스레딩의 비결정적 실행 순서, 네트워크 지연 등 결과를 뒤흔들 수 있는 변수들을 제어하여 시스템의 일관성을 확보하는 설계 패턴.
• 핵심 요소:
  • Fixed-point Arithmetic: 부동 소수점 오차로 인한 결과 차이를 방지하기 위해 정수 기반 연산 사용.
  • Deterministic Lockstep: 멀티플레이어 환경에서 모든 클라이언트가 동일한 타임라인에서 동일한 연산을 수행하도록 동기화.
  • Seeded Randomness: 난수 생성 시 항상 동일한 시드(Seed)를 사용하여 무작위 패턴을 재현 가능하게 함.
  • No Side Effects: 함수가 외부 상태를 변경하지 않고 입력값에 의해서만 결과가 결정되도록 함 (순수 함수).
• 의의: 디버깅 용이성, 멀티플레이어 게임의 동기화, 과학 시뮬레이션의 신뢰성 확보에 필수적.

⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)

• 과거 데이터와의 충돌: 단순히 '작동'하는 것에 집중하던 방식에서, 분산 시스템과 복잡한 시뮬레이션이 늘어남에 따라 '재현 가능성'이 소프트웨어 품질의 핵심 지표로 부상.
• 정책 변화: Skybound 프로젝트는 리플레이 시스템과 멀티플레이 동기화를 위해 모든 물리 연산과 확률 이벤트를 결정론적으로 설계하며, 부동 소수점 오차 누적을 방지하는 알고리즘을 적용함.

🔗 지식 연결 (Graph)

• Time-Step-Logic-in-Games, Physics-Engine, Distributed-Computing, Simulation-Principles
• Raw Source: 10_Wiki/Topics/AI/Determinism-in-Computing.md