在强化学习中，"环境是确定的"通常指的是环境的状态转移概率是不变的。具体来说，这意味着给定当前的环境状态和智能体的动作，环境下一时刻的状态和奖励是确定的
当谈到强化学习中的确定性和不确定性时，可以考虑以下两个例子：
确定性环境：
- 棋类游戏：在许多棋类游戏中，例如国际象棋或围棋，环境是相对确定的。每个动作都有确定的结果，而且规则是清晰和确定的。给定当前的棋局状态和玩家的动作，可以准确地预测下一个状态。这种确定性让强化学习算法能够基于已有的知识和经验做出准确的决策。
不确定性环境：
- 金融市场：金融市场是一个典型的不确定性环境。股票价格、汇率等变动受到众多因素的影响，包括政治、经济、自然灾害等。即使给定相同的市场情况和交易策略，不同的时刻可能会出现不同的结果。这种不确定性使得在金融市场中使用强化学习算法变得复杂，因为环境的变动很难被完全预测和建模。
在这两种情况下，确定性和不确定性会影响智能体如何处理和学习环境的信息，以及制定最佳策略。确定性环境可以更容易地建立模型和预测结果，而不确定性环境则需要更多的适应性和探索来应对变化和风险。