计算机中的随机数是通过伪随机数生成器（PRNG）产生的。PRNG利用算法和种子生成近似随机的数值序列，模拟真随机数的特征。常见的伪随机数生成器包括线性同余发生器（LCG）和梅森旋转算法（Mersenne Twister）。种子的选择和更新对于生成独特的随机数序列至关重要。随机数序列的质量可以通过统计学测试来评估，如频率测试、...
真随机数也不一定随机 除了伪随机数,实际上计算机还可以生成一类“真”随机数。 为了生成真随机数,计算机需要测量某种随机的物理现象。例如,我们可以测量某一时刻的大气噪声(自然界雷暴活动所产生的电磁辐射),测量显示的数字就可以输入电脑,作为一个随机数或者被...
3) 根据需要多次调用rand(),从而不间断地得到新的随机数; 4) 无论什么时候,都可以给srand()提供一个新的种子,从而进一步“随机化”rand()的输出结果。 这个过程看起来很简单,问题是如果你每次调用srand()时都提供相同的种子值,那么,你将会得到相同的随机数序列,这时看到的现象是没有随机数,而每一次的数都是...
1.伪 随机 算法 看这个名字，就可以知道它并不是真正的随机：如果你知道这个算法，是完全可以复现的（...
随机原理好像是根据时钟中断的后面那个尾数得来的，然后程序再要据你要的随机数范围产生，当然这个随机出来...
理论和实验分析显示,利 用这种方法产生的随机数质量较高。 1在计算机上产生真随机数的原理分析 生成随机数的方法很多,但从产生原理来说,大致可分为 物理方法和数学方法两种,所产生的随机数分别被称之为真随 机数和伪随机数。设计合理的数学方法产生的伪随机数质量 较好,一般满足随机数的各种检测标准,但是由同一...
解析 (2)最多多少个数加在一起使得误差总和的绝对值小于10的概率不小于0.90。1.在计算机模拟中,若已经产生区间(0,1)上均匀分布的48个随机数。148则可用Xi12来模拟标准正态分布的随机数,说明其原理并X1,X2,,X48,2i1给出应有的假设条件。若需产生服从正态分布N(,2)随机数呢。
关于圆周率π,数学发展史上出现过许多很有创意的求法,如著名的蒲丰实验,借鉴其原理,我们也可以采用计算机随机数模拟实验的方法来估计π的值:先由计算机产生1200对0～1之间的均匀随机数x,y;再统计两个数能与1构成钝角三角形三边的数对(x,y)的个数m;最后再根据统计数m来估计π的值,假如统计结果是m=940,那么...
在计算机中并没有一个真正的随机数发生器,但是可以做到使产生的数字重复率很低,这样看起来好象是真正的随机数,实现这一功能的程序叫伪随机数发生器。 有关如何产生随机数的理论有许多,如果要详细地讨论,需要厚厚的一本书的篇幅。不管用什么方法实现随机数发生器,都必须给它提供一个名为“种子”的初始值。而且这个...
在计算机中并没有一个真正的随机数发生器，但是可以做到使产生的数字重复率很低，这样看起来好象是真正的随机数，实现这一功能的程序叫伪随机数发生器。有关如何产生随机数的理论有许多，如果要详细地讨论，需要厚厚的一本书的篇幅。不管用什么方法实现随机数发生器，都必须给它提供一个名为“种子”的...