V dannoj monografii rassmotreny soderzhatel'nye primery chislennyh (realizuemyh na komp'jutere) randomizirovannyh (vkljuchajushhih primenenie standartnyh sluchajnyh chisel) iteracionnyh (markovskih) algoritmov. Rassmotrennye primery pozvolyajut sformulirovat' sledujushhie vazhnye zamechaniya i rekomendacii. Pri izuchenii togo ili inogo prikladnogo dinamicheskogo (otrazhajushhego izmeneniya po vremeni ili po prostranstvu) processa metodami chislennogo matematicheskogo modelirovaniya ne vsegda nuzhno (polezno) ispol'zovat' sootvetstvujushhie "nepreryvnye" modeli (sistemy differencial'nyh ili integral'nyh uravnenij), a luchshe vnimatel'no izuchit' dopredel'nye jelementarnye shagi (prirashheniya), a takzhe uchest' specifiku i osobennosti zadavaemyh parametrov i funkcij. Analiz jetih jelementarnyh shagov i osobennostej mozhet dat' kak idei postroeniya adekvatnyh, blizkih k optimal'nym, prakticheski realizuemyh chislennyh algoritmov, tak i vozmozhnosti polucheniya soderzhatel'nyh teoreticheskih (analiticheskih) rezul'tatov. Osobuju konstruktivnuju rol' mozhet sygrat' zdes' uchet ili vvedenie sluchajnyh parametrov modeli s posledujushhim ispol'zovaniem algoritmov chislennogo statisticheskogo modelirovaniya (metodov Monte-Karlo).