随机数生成器的原理 随机数生成器(Random Number Generators, RNGs)主要分为两类:伪随机数生成器(Pseudo-Random Number Generators, PRNGs)和真随机数生成器(True Random Number Generators, TRNGs)。 伪随机数生成器 伪随机数生成器基于确定的算法来生成数,这些数虽然看起来是随机
我们通常所说的随机数其实是指通过一系列算法和技巧生成的“伪随机数”,这些伪随机数在统计上满足上述性质,但在理论上是可以预测的。 二、随机数生成器的原理 随机数生成器(Random Number Generator, RNG)是一种用于生成随机数的算法或硬件设备。根据其实现方式,随机数生成器可以分为两类:基于物理现象的随机数生成...
Ultrain首席密码学家:随机数的原理与应用 Ultrain超脑链 Ultrain是全球领先的实现信任计算的通用技术基础设施公司 1 人赞同了该文章 作者:Ultrain首席密码学家 Husen王虎森 众所周知,区块链技术的核心特点,就是任何数据存储到区块链网络后,这些数据,以及对数据的操作过程,都是不可篡改,不可删除,不可销毁的,同时对...
RNG，即随机数字生成器，是一种能够产生随机或伪随机数字序列的装置或算法。其基本原理可以分为两类：硬件RNG：依赖于物理过程（如热噪声、量子效应等）来产生真正的随机性。这些物理过程具有不可预测性，因此生成的数字序列是真正的随机数。软件RNG：基于算法来产生伪随机数。虽然这些算法在给定相同的初始...
随机几何在材料科学中的应用主要是用于模拟材料的微观结构。通过生成随机的多边形面集,可以模拟复杂材料的空隙分布和孔隙连接情况。这有助于材料科学家研究材料的力学性质和传输性能,从而设计出更加优良的材料。 结论 随机几何原理与应用密切相关,并在许多领域中发挥着重要的作用。无论是在通信技术、城市规划、生物学还是...
随机森林的工作原理可以概括为：通过自助采样（bagging）从训练数据集中随机抽样，并构建出完整的决策树。最终，这些决策树通过投票机制或平均法进行汇总，以得出预测结果。▍ 应用实例 随机森林在多个领域均有着广泛的应用。例如，在医学领域，它可用于预测疾病进展或进行疾病诊断；而在金融领域，它则能助力预测信用风险...
随机控制系统是一种可以随机地生成控制信号的系统。它由控制器、执行机构和被控对象组成。控制器会根据当前的系统状态或指定的性能指标生成相应的控制信号,执行机构会根据控制信号对被控对象进行调节。随机控制系统的控制信号具有随机性,在一定的概率分布下,可以随机取值。 随机控制系统的控制策略有两种,一...
随机不重复地选择d个特征; 利用这d个特征分别对样本集进行划分,找到最佳的划分特征(可用基尼系数、增益率或者信息增益判别)。 重复步骤1到步骤2共k次,k即为随机森林中决策树的个数。 用训练得到的随机森林对测试样本进行预测,并用票选法决定预测的结果。
bagging算法通过Bootstrap抽样从原始数据集中随机选取样本，构建多个相互独立的训练集。接着，在这些训练集上训练出多个模型（例如决策树），并对这些模型的预测结果进行综合，以得到最终预测。对于分类问题，通常采用投票方式；而对于回归问题，则取平均值。与此不同，boosting算法在每一轮迭代中都会根据样本的分类错误来...
一、工作原理 随机搜索算法的基本原理是通过随机生成解决方案，并对这些方案进行评估，以找到最佳解决方案。在每一次迭代中，算法会生成一个随机解决方案，并计算其适应度函数值。适应度函数值用于衡量解决方案的优劣程度。如果新生成的解决方案比当前最优解决方案的适应度函数值更好，则更新最优解。二、应用场景 随机...