计算机理论上可以产生统计意义上的真随机数 。首先,「真随机」也有不同的含义, 真正的真随机目测只有量子力学了……一般的所谓真随机不是指这个,而是指 统计意义 上的随机,也就是具备不确定性,可以被安全的用于金融等领域,下面的真随机也均指这个。
大部分程序和语言中的随机数(比如 C 中的,MATLAB 中的),确实都只是 伪随机 。是由可确定的函数(比如线性同余),通过一个种子(比如时钟),产生的伪随机数。这意味着:如果知道了种子,或者已经产生的随机数,都可能获得接下来随机数序列的信息(可预测性)。
直观来想,计算机是一种可确定,可预测的的设备,想通过一行一行的确定的代码自身产生真随机,显然不可能。但是, 我们或许可以迂回一下 ,一个典型的例子就是 UNIX 内核中的随机数发生器(/dev/random),它在 理论上能产生真随机 。即这个随机数的生成,独立于生成函数,或者说这个产生器是非确定的。
实现方法:简单的讲就是软硬结合,或者说,引入系统外的变量(把软件,代码,算法想象成一个封闭的系统)。具体来讲,UNIX 维护了一个 熵池 ,不断收集非确定性的设备事件,即机器运行环境中产生的 硬件噪音 来作为种子。 比如说:IO请求的响应时间, 特定硬件中断的时间间隔, 键盘敲击速度,鼠标移动速度,甚至周围的电磁波等等……直观的说, 你每按一次键盘,动一下鼠标,邻居家 wifi 信号强度变化,磁盘写入速度,等等信号,都可能被用来生成随机数 。
程序和算法本身不能产生真随机,但是计算机系统作为整体可以迂回产生统计意义上的真随机 。
如何在计算器产生随机数
例如在1~35的范围产生随机数
按
1):MODE MODE MODE 1 0
2):35 SHIFT Ran# + 0.5 = 这样就产生了1~35之间的
一个随机数
3):接下来每按一次 = 就会产生一个随机数
注:
1:因计算器的型号不同,所以进入随机数模式的方法不同.
2:上述的"0.5”意思是随机数精确小数点的位数.上述的是
精确到个位
计算机上产生随机数的程序是什么,真的随机吗
是一个random函数产生随机数的,学过C++的都知道的,并不是真正意义上的随机。
电脑是否能产生真随机数?
计算机理论上可以产生统计意义上的真随机数。首先,「真随机」也有不同的含义, 真正的真随机目测只有量子力学了……一般的所谓真随机不是指这个,而是指统计意义上的随机,也就是具备不确定性,可以被安全的用于金融等领域,下面的真随机也均指这个。
大部分程序和语言中的随机数(比如 C 中的,MATLAB 中的),确实都只是伪随机。是由可确定的函数(比如线性同余),通过一个种子(比如时钟),产生的伪随机数。这意味着:如果知道了种子,或者已经产生的随机数,都可能获得接下来随机数序列的信息(可预测性)。
直观来想,计算机是一种可确定,可预测的的设备,想通过一行一行的确定的代码自身产生真随机,显然不可能。但是,我们或许可以迂回一下 ,一个典型的例子就是 UNIX 内核中的随机数发生器(/dev/random),它在理论上能产生真随机。即这个随机数的生成,独立于生成函数,或者说这个产生器是非确定的。
实现方法:简单的讲就是软硬结合,或者说,引入系统外的变量(把软件,代码,算法想象成一个封闭的系统)。具体来讲,UNIX 维护了一个熵池,不断收集非确定性的设备事件,即机器运行环境中产生的硬件噪音来作为种子。 比如说:IO请求的响应时间, 特定硬件中断的时间间隔, 键盘敲击速度,鼠标移动速度,甚至周围的电磁波等等……直观的说,你每按一次键盘,动一下鼠标,邻居家 wifi 信号强度变化,磁盘写入速度,等等信号,都可能被用来生成随机数。
程序和算法本身不能产生真随机,但是计算机系统作为整体可以迂回产生统计意义上的真随机。
随机数可以由计算机生成,那有没有什么办法用手算生成随机数呢?比如用什么公式之类的。
手算生成随机数的话,主要得解决的一个点就是:能得到一个会变的量,每次程序运行的这个值不固定。那么问题来了,一个写死的程序 a= 1,b=2,c= a+b,怎么可能c的值每次不一样?所以你得用系统函数获取一个会变的量,比如时间。
计算机怎样产生随机数?
函数rand(),每次运行都会产生随机数。
原理:利用物理不稳电路,电路会根据当前周边电磁场信号,随机产生无线电接收信号,然后转换成数字,因为电场的不稳定性,所以每次产生的数字都会不同,绝对不可能连续生成一样的数字;
简单使用:A、慨然软件的工具或开发环境中使用这个函数;B、Excel表格中,在各自中使用这个函数,每次都能产生不同的数字;
常规使用场合:A、随机数抽奖程序;B、大数据测试;C、游戏中的骰子产生随机数。
计算机真随机数都应用在什么地方
首先,「真随机」也有不同的含义,若想要「真正的真随机」目测只能靠量子力学了。一般的所谓真随机不是指这个,而是指统计意义上的随机,也就是具备不确定性,可以被安全的用于金融等领域,下面说的也是这种。
答案是,计算机系统可以产生统计意义上的真随机数。
大部分程序和语言中的随机数(比如 C 中的,MATLAB 中的),确实都只是伪随机。是由可确定的函数(常用线性同余),通过一个种子(常用时钟),产生的伪随机数。这意味着:如果知道了种子,或者已经产生的随机数,都可能获得接下来随机数序列的信息(可预测性)。
直观来想,计算机是一种可确定,可预测的的设备,想通过一行一行的确定的代码自身产生真随机,显然不可能。但是,我们或许可以迂回一下……
实现方法简单说就是软硬结合,或者说,引入系统外的变量(把软件,代码,算法想象成一个封闭的系统)。
一个典型的例子就是 UNIX 内核中的随机数发生器(/dev/random),它在理论上能产生真随机。即这个随机数的生成,独立于生成函数,这时我们说这个产生器是非确定的。
具体来讲,UNIX 维护了一个熵池,不断收集非确定性的设备事件,即机器运行环境中产生的硬件噪音来作为种子。
比如说:时钟,IO 请求的响应时间,特定硬件中断的时间间隔,键盘敲击速度,鼠标位置变化,甚至周围的电磁波等等……直观地说,你每按一次键盘,动一下鼠标,邻居家 wifi 信号强度变化,磁盘写入速度,等等信号,都可能被用来生成随机数。
更具体的,内核提供了向熵池填充数据的接口:
比如鼠标的就是
void add_mouse_randomness(__u32 mouse_data)
内核子系统和驱动调用这个函数,把鼠标的位置和中断间隔时间作为噪音源填充进熵池。
所以,结论是,程序和算法本身不能产生真随机,但是计算机系统作为整体可以迂回产生统计意义上的真随机。
利用计算器或计算机可以直接产生区间【0,100】上的整数随机数和均匀随机数吗?
可以,用随机函数实现,比如excel中的实现公式是 =INT(RAND()*99+1)
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