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真随机：由于是基于物理过程的随机性，其结果是完全不可预测的。伪随机：由于是基于算法生成的，其结果是可预测的，只是预测的难易程度取决于算法的复杂度和设计。即使是最复杂的伪随机数生成算法，理论上也可以通过足够的计算资源和时间来找到其规律。综上所述，伪随机和真随机在产生方式、特性符合程度...
首先，了解随机数的本质是关键。理论上，随机数应当在每个可能的值中等概率出现，且每次取数之间独立无关联。实际上，计算机生成的随机数通常指的是"伪随机数"，这些数是由算法生成的，基于某个初始值（称为种子），通过数学运算产生一系列看似随机的序列。伪随机数生成器（PRNG）的问题在于，如果初始...
伪随机数是一种通过特定算法生成的数字序列，这些数字看似随机但实际上是有规律可循的。以下是关于伪随机数的 1. 定义与特点 伪随机数生成器是一种算法或软件程序，用于生成伪随机数序列。这些数字序列看似是随机的，但实际上是通过确定的算法计算得出的。伪随机数并非真正的随机数，因为它们遵循可预测的...
从这个角度讲,你大概就会接受这样的事实了:计算机只能产生伪随机数而不能产生绝对随机的随机数。 那么计算机中随机数是怎样产生的呢?有人可能会说,随机数是由“随机种子”产生的。没错,随机种子是用来产生随机数的一个数,在计算机中,这样的一个“随机种子”是一个无符号整形数。那么随机种子是从哪里获得的呢?
本文探讨了计算机中伪随机数的本质和生成过程。计算机无法生成绝对随机的随机数，只能产生被称为伪随机数的数值，它们既是随机的，又遵循一定的规律。这些随机数并非完全无序，而是通过特定算法和初始的随机种子计算得出。随机种子通常来源于计算机主板上的定时计数器，其值反映了系统时钟的读数。随机数的生成...
伪随机：由于是基于算法生成的，因此理论上在知道算法和初始条件的情况下，是可以被预测的。即使是强伪随机数，虽然难以预测，但仍然不是绝对不可预测的。真随机：由于是基于物理实验的，实验结果受到众多不可控因素的影响，因此是无法被预测的。综上所述，伪随机和真随机在产生方式、特性满足程度和可预测...
伪随机是指在计算机、通信系统中采用的一种随机方式，其实质上是一种伪随机数或伪随机码。以下是关于伪随机的详细解释：定义：伪随机码在码长达到一定程度时，会从其第一位开始循环。但由于循环长度相当大，重复的可能性极低，因此可以当成随机码使用。特性：不循环性：在码长未达到其循环长度之前，伪...
真随机：在相同的物理条件下，真随机实验的结果也是不可重复的。伪随机：伪随机数在相同的算法和初始条件下是可以重复的。这也是伪随机数在计算机模拟和测试中被广泛使用的原因之一。应用场景：真随机：真随机数通常用于需要高安全性的场景，如密码学中的密钥生成。伪随机：伪随机数在大多数计算机模拟、...
定义与特性：伪随机数字序列是由程序生成的，其外观上呈现随机性，但实际上这些数字是按照某种算法产生的，因此可以被预测或重现。伪随机数并非真正的随机数，因为真正的随机数是由物理过程产生的，无法被精确预测或重现。应用场景：在计算机科学和密码学中，伪随机数被广泛应用。由于真正的随机数难以获取，...
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张3
发布于 2025-08-01
