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隨機(jī)數(shù)和偽隨機(jī)數(shù)（隨機(jī)數(shù)和偽隨機(jī)數(shù)的區(qū)別）

發(fā)布時(shí)間：2023-06-08 13:31:45 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 96

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于隨機(jī)數(shù)和偽隨機(jī)數(shù)的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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本文目錄:

什么是隨機(jī)數(shù)及隨機(jī)數(shù)種子，能不能詳細(xì)通俗介紹一下？
隨機(jī)數(shù)和偽隨機(jī)數(shù)的計(jì)算公式都是什么呀？
什么是偽隨機(jī)和真隨機(jī)？

隨機(jī)數(shù)和偽隨機(jī)數(shù)（隨機(jī)數(shù)和偽隨機(jī)數(shù)的區(qū)別）

什么是隨機(jī)數(shù)及隨機(jī)數(shù)種子，能不能詳細(xì)通俗介紹一下？

隨機(jī)數(shù)就是就隨機(jī)數(shù)種子中取出的數(shù)。種子就是個(gè)序號(hào)，這個(gè)序號(hào)交給一個(gè)數(shù)列管理器，通過(guò)這個(gè)序號(hào)，你從管理器中取出一個(gè)數(shù)列，這個(gè)數(shù)列就是你通過(guò)那個(gè)序號(hào)得到的隨機(jī)數(shù)。

但這個(gè)隨技術(shù)并不真正隨機(jī)。因?yàn)樗峭ㄟ^(guò)某個(gè)算法的得到。也就是說(shuō)你給數(shù)列管理器同一個(gè)序號(hào)將得到同樣一個(gè)“隨機(jī)”數(shù)列。

也就是說(shuō)種子和隨機(jī)數(shù)列是一一對(duì)應(yīng)的。{An}=f(x), x 就是種子，F(xiàn)()是算法，{An}是數(shù)列，這個(gè)數(shù)列看上去是隨機(jī)的，這是因?yàn)锳n的通項(xiàng)很復(fù)雜。

例如：
從1、2、3、4、5、6、7、8、9、0這十個(gè)數(shù)中隨機(jī)取出一個(gè)數(shù)，取出的數(shù)是6的話，那么6就叫隨機(jī)數(shù)。十個(gè)數(shù)字就叫隨機(jī)數(shù)種子。
如果是從1到50之間取數(shù)字，取出的數(shù)字叫隨機(jī)數(shù)，這1到50那50個(gè)數(shù)字就叫隨機(jī)數(shù)種子。

擴(kuò)展資料：

根據(jù)密碼學(xué)原理，隨機(jī)數(shù)的隨機(jī)性檢驗(yàn)可以分為三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)：

統(tǒng)計(jì)學(xué)偽隨機(jī)性。統(tǒng)計(jì)學(xué)偽隨機(jī)性指的是在給定的隨機(jī)比特流樣本中，1的數(shù)量大致等于0的數(shù)量，同理，“10”“01”“00”“11”四者數(shù)量大致相等。類似的標(biāo)準(zhǔn)被稱為統(tǒng)計(jì)學(xué)隨機(jī)性。滿足這類要求的數(shù)字在人類“一眼看上去”是隨機(jī)的。

密碼學(xué)安全偽隨機(jī)性。其定義為，給定隨機(jī)樣本的一部分和隨機(jī)算法，不能有效的演算出隨機(jī)樣本的剩余部分。

真隨機(jī)性。其定義為隨機(jī)樣本不可重現(xiàn)。實(shí)際上只要給定邊界條件，真隨機(jī)數(shù)并不存在，可是如果產(chǎn)生一個(gè)真隨機(jī)數(shù)樣本的邊界條件十分復(fù)雜且難以捕捉（比如計(jì)算機(jī)當(dāng)?shù)氐谋镜纵椛洳▌?dòng)值），可以認(rèn)為用這個(gè)方法演算出來(lái)了真隨機(jī)數(shù)。

相應(yīng)的，隨機(jī)數(shù)也分為三類：

偽隨機(jī)數(shù)：滿足第一個(gè)條件的隨機(jī)數(shù)。

密碼學(xué)安全的偽隨機(jī)數(shù)：同時(shí)滿足前兩個(gè)條件的隨機(jī)數(shù)。可以通過(guò)密碼學(xué)安全偽隨機(jī)數(shù)生成器計(jì)算得出。

真隨機(jī)數(shù)：同時(shí)滿足三個(gè)條件的隨機(jī)數(shù)。

參考資料來(lái)源：百度百科--隨機(jī)數(shù)

參考資料來(lái)源：百度百科 --隨機(jī)數(shù)種子

隨機(jī)數(shù)和偽隨機(jī)數(shù)的計(jì)算公式都是什么呀？

　　為追求真正的隨機(jī)序列，人們?cè)捎煤芏喾N原始的物理方法用于生成一定范圍內(nèi)滿足精度（位數(shù)）的均勻分布序列，其缺點(diǎn)在于：速度慢、效率低、需占用大量存儲(chǔ)空間且不可重現(xiàn)等。為滿足計(jì)算機(jī)模擬研究的需求，人們轉(zhuǎn)而研究用算法生成模擬各種概率分布的偽隨機(jī)序列。偽隨機(jī)數(shù)是指用數(shù)學(xué)遞推公式所產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)。從實(shí)用的角度看，獲取這種數(shù)的最簡(jiǎn)單和最自然的方法是利用計(jì)算機(jī)語(yǔ)言的函數(shù)庫(kù)提供的隨機(jī)數(shù)發(fā)生器。典型情況下，它會(huì)輸出一個(gè)均勻分布在0和1區(qū)間內(nèi)的偽隨機(jī)變量的值。其中應(yīng)用的最為廣泛、研究最徹底的一個(gè)算法即線性同余法。
　　線性同余法LCG（Linear Congruence Generator）
　　選取足夠大的正整數(shù)M和任意自然數(shù)n0，a，b，由遞推公式：
　　ni+1=（af（ni）+b）mod M i=0，1，…，M-1
　　生成的數(shù)值序列稱為是同余序列。當(dāng)函數(shù)f（n）為線性函數(shù)時(shí)，即得到線性同余序列：
　　ni+1=（a*ni+b）mod M i=0，1，…，M-1
　　以下是線性同余法生成偽隨機(jī)數(shù)的偽代碼：
　　Random（n，m，seed，a，b）
　　{
　　r0 = seed；
　　for （i = 1；i<=n；i++）
　　ri = （a*ri-1 + b） mod m
　　}
　　其中種子參數(shù)seed可以任意選擇，常常將它設(shè)為計(jì)算機(jī)當(dāng)前的日期或者時(shí)間；m是一個(gè)較大數(shù)，可以把它取為2w，w是計(jì)算機(jī)的字長(zhǎng)；a可以是0.01w和0.99w之間的任何整數(shù)。
　　應(yīng)用遞推公式產(chǎn)生均勻分布隨機(jī)數(shù)時(shí)，式中參數(shù)n0，a，b，M的選取十分重要。
　　例如，選取M=10，a=b =n0=7，生成的隨機(jī)序列為{6，9，0，7，6，9，……}，周期為4。
　　取M=16，a=5，b =3，n0=7，生成的隨機(jī)序列為{6，1，8，11，10，5，12，15，14，9，0，3，2，13，4，7，6，1……}，周期為16。
　　取M=8，a=5，b =1，n0=1，生成的隨機(jī)序列為{6，7，4，5，2，3，0，1，6，7……}，周期為8。
　　Visual C++中偽隨機(jī)數(shù)生成機(jī)制
　　用VC產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)有兩個(gè)函數(shù)，分別為rand（void）和srand（seed）。rand()產(chǎn)生的隨機(jī)整數(shù)是在0~RAND_MAX之間平均分布的，RAND_MAX是一個(gè)常量（定義為：#define RAND_MAX 0x7fff）。它是short型數(shù)據(jù)的最大值，如果要產(chǎn)生一個(gè)浮點(diǎn)型的隨機(jī)數(shù)，可以將rand()/1000.0，這樣就得到一個(gè)0~32.767之間平均分布的隨機(jī)浮點(diǎn)數(shù)。如果要使得范圍大一點(diǎn)，那么可以通過(guò)產(chǎn)生幾個(gè)隨機(jī)數(shù)的線性組合來(lái)實(shí)現(xiàn)任意范圍內(nèi)的平均分布的隨機(jī)數(shù)。
　　其用法是先調(diào)用srand函數(shù)，如
　　srand( (unsigned)time( NULL ) )
　　這樣可以使得每次產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)序列不同。如果計(jì)算偽隨機(jī)序列的初始數(shù)值（稱為種子）相同，則計(jì)算出來(lái)的偽隨機(jī)序列就是完全相同的。要解決這個(gè)問(wèn)題，需要在每次產(chǎn)生隨機(jī)序列前，先指定不同的種子，這樣計(jì)算出來(lái)的隨機(jī)序列就不會(huì)完全相同了。以time函數(shù)值（即當(dāng)前時(shí)間）作為種子數(shù)，因?yàn)閮纱握{(diào)用rand函數(shù)的時(shí)間通常是不同的，這樣就可以保證隨機(jī)性了。也可以使用srand函數(shù)來(lái)人為指定種子數(shù)分析以下兩個(gè)程序段，
　　程序段1：
　　//包含頭文件
　　void main() {
　　int count=0;
　　for (int i=0;i<10;i++){
　　srand((unsigned)time(NULL));
　　count++;
　　cout<<"No"<
　　//包含頭文件
　　void main() {
　　int count=0;
　　srand((unsigned)time(NULL));
　　for (int i=0;i<10;i++){
　　count++;
　　cout<<"No"<
　　No1=9694 No2=9694 No3=9694 No4=9694 No5=9694
　　No6=9694 No7=9694 No8=9694 No9=9694 No10=9694
　　程序段2的運(yùn)行結(jié)果為：
　　No1=10351 No2=444 No3=11351 No4=3074 No5=21497
　　No6=30426 No7=6246 No8=24614 No9=22089 No10=21498
　　可以發(fā)現(xiàn)，以上兩個(gè)程序段由于隨機(jī)數(shù)生成時(shí)選擇的種子的不同，運(yùn)行的結(jié)果也不一樣。rand()函數(shù)返回隨機(jī)數(shù)序列中的下一個(gè)數(shù)(實(shí)際上是一個(gè)偽隨機(jī)數(shù)序列，序列中的每一個(gè)數(shù)是由對(duì)其前面的數(shù)字進(jìn)行復(fù)雜變換得到的)。為了模仿真正的隨機(jī)性，首先要調(diào)用srand()函數(shù)給序列設(shè)置一個(gè)種子。為了更好地滿足隨機(jī)性，使用了時(shí)間函數(shù)time()，以便取到一個(gè)隨時(shí)間變化的值，使每次運(yùn)行rand()函數(shù)時(shí)從srand()函數(shù)所得到的種子值不相同。偽隨機(jī)數(shù)生成器將作為"種子"的數(shù)當(dāng)作初始整數(shù)傳給函數(shù)。這粒種子會(huì)使這個(gè)球（生成偽隨機(jī)數(shù)）一直滾下去。
　　程序段1中由于將srand（）函數(shù)放在循環(huán)體內(nèi)，而程序執(zhí)行的CPU時(shí)間較快，調(diào)用time函數(shù)獲取的時(shí)間精度卻較低（55ms），這樣循環(huán)體內(nèi)每次產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)用到的種子數(shù)都是一樣的，因此產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)也是一樣的。而程序段2中第1次產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)要用到隨機(jī)種子，以后的每次產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)都是利用遞推關(guān)系得到的。基于MFC的隨機(jī)校驗(yàn)碼生成
　　Web應(yīng)用程序中經(jīng)常要利用到隨機(jī)校驗(yàn)碼，校驗(yàn)碼的主要作用是防止黑客利用工具軟件在線破譯用戶登錄密碼，校驗(yàn)碼、用戶名、密碼三者配合組成了進(jìn)入Web應(yīng)用系統(tǒng)的鑰匙。在利用VC開發(fā)的基于客戶機(jī)/瀏覽器（Client/Server）模式的應(yīng)用軟件系統(tǒng)中，為了防止非法用戶入侵系統(tǒng)，通常也要運(yùn)用隨機(jī)校驗(yàn)碼生成技術(shù)。

隨機(jī)數(shù)和偽隨機(jī)數(shù)（隨機(jī)數(shù)和偽隨機(jī)數(shù)的區(qū)別）

什么是偽隨機(jī)和真隨機(jī)？

所謂真?zhèn)坞S機(jī)其實(shí)分別指的是幾率和概率。
所謂概率，用Dota里話說(shuō)，就是出現(xiàn)得并不規(guī)律，但是大致上就是這么多次數(shù)。比如17％，如果是每2000次為一周期，那么17％意味著，盡管你不確定這340次究竟會(huì)什么時(shí)候出現(xiàn)，但2000次中必然出現(xiàn)340次，不多一次也不會(huì)少一次。貌似這就是偽隨機(jī)了。概率事件之間相互影響，一旦這一次沒(méi)有觸發(fā)，那么下一次觸發(fā)的概率就會(huì)變大。形象而言，概率事件就好比，一個(gè)班有50位同學(xué)抓鬮抽獎(jiǎng)，紙條總計(jì)50個(gè)，其中10個(gè)有有獎(jiǎng)，40個(gè)沒(méi)獎(jiǎng)。可以確定，按理說(shuō)每個(gè)人平均都有20％的中獎(jiǎng)可能。一旦第一位同學(xué)沒(méi)有抽到，那么剩下同學(xué)平均中獎(jiǎng)的可能性就會(huì)從20％提高到20.40％，以此類推，如果前10位同學(xué)都沒(méi)有中獎(jiǎng)，那么剩下同學(xué)中獎(jiǎng)概率將提高到平均25％。但是不管誰(shuí)中誰(shuí)沒(méi)中，最后橫豎只有20％的人中獎(jiǎng)。這就是20％的中獎(jiǎng)概率。
而真隨機(jī)則是指幾率。比如17％的幾率，意味著你這次觸發(fā)特殊事件是17％的可能性，下次也是，每一次都是。如果你這次失敗，下次依然保持在17％的可能性。。同樣使用上面抽獎(jiǎng)的例子，這次把20％概率換成20％的幾率，那么就成了這樣了：50個(gè)同學(xué)，每人會(huì)得到一個(gè)裝著50張紙條的盒子，其中有10張有獎(jiǎng)，40張不中獎(jiǎng)，每人可以抽10張紙條。那么這時(shí)候，大家抽獎(jiǎng)就是個(gè)抽各的，互不影響。你抽中了不會(huì)導(dǎo)致別人中或者不中，這就是幾率，意味著事件之間毫無(wú)聯(lián)系，說(shuō)不定50個(gè)人總計(jì)可以抽到1000張全部獎(jiǎng)品，或者50人全部空手而回。雖然同樣是20％的可能性，概率是所有事件相互影響，總體可能性保持在20％，而幾率是所有事件相互獨(dú)立，單次可能性保持在20％，但總體中獎(jiǎng)分布則在0到100％之間浮動(dòng)。

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