随机数随机数的定义及产生方法` 74
随机数的生成方法
常 用 方 法 乘同余法 混合同余法 M xn+1 (modulus), ), λxn 余
1．乘同余法 ．
x n + 1 ≡ λx n (mod M ) rn = x n M
λ M 乘 ,M 同余 x0 (
r1，r2，…， ， 即在(0, 1)上均匀分布的随机数序列 即在 上均匀分布的随机数序列. 上均匀分布的随机数序列 例2 取x0=1，λ=7，M=103，有 ， ， λx0=7×1=7 ， x1=7 ， r1=7/1000=0.007 × λx1=7×7=49 ， x2=49 ， r2=49/1000=0.049 × λx2=7×49=343 ， x3=343 ，r3=343/1000=0.343 × λx3=7×343=2401 , x4=401 , × 其余类推. 其余类推 r4=401/1000=0.401 λx4=7×401=2807, x5=807 , r5=807/1000=0.807 ×
－ (2) 若 P(n－1)＜r≤P(n) ，则令 取值为 n. 则令X 取值为x 离散型随机变量X的分布律如下 例3 离散型随机变量 的分布律如下
X=x 0 P(x) 0.3
1 0.3
2 0.4
随机数， 设r1，r2，…，rN是RND随机数，令 ， 随机数
0, xi = 1, 2,
取定种子x 取定种子 0=71，得 ， 97x0＋3=6890， x1=890， r1=0.890 ， ， 97x1＋3=86333， x2=333， r2=0.333 ， ，
97x2＋3=32304， x3=304， r3=0.304 ， ， 97x3＋3=29491， x4=491， r4=0.491 ， ， 97x4＋3=47830， x5=630， r5=0.630 ， ， 余类推，接下来的随机数是： 余类推，接下来的随机数是： 0.113，0.964，0.511，0.570，0.293，0.424， ， ， ， ， ， ， 0.131，0.710，0.873，0.684，0.351，0.050， ， ， ， ， ， ， 0.853… 有下述问题： 有下述问题： 是有周期的， 1.数列 n}是有周期的，周期 数列{r 是有周期的 周期L≤M（模数）； 数列 （模数） 个相异值, 因0≤xn≤M，数列 n}最多有 M个相异值, ，数列{x 最多有 个相异值 从而{r 也同样如此 也同样如此. 从而 n}也同样如此
2随机数.ppt
i 1 s
其中P(· )表示事件· 发生的概率。反之，如果随机 变量序列ξ1, ξ2…对于任意自然数s，由s个元素所组成 的s维空间上的点（ξn+1，…ξn+s）在Gs上均匀分布，则 它们是随机数序列。 由于随机数在蒙特卡罗方法中所处的特殊地位， 它们虽然也属于由具有已知分布的总体中产生简单子 样的问题，但就产生方法而言，却有着本质上的差别。
3) 物理方法
用物理方法产生随机数的基本原理是：利用某些 物理现象，在计算机上增加些特殊设备，可以在计算 机上直接产生随机数。这些特殊设备称为随机数发生 器。用来作为随机数发生器的物理源主要有两种：一 种是根据放射性物质的放射性，另一种是利用计算机 的固有噪声。 一般情况下，任意一个随机数在计算机内总是用 二进制的数表示的： 其中εi（i=1，2，…，m）或者为0，或者为1。
有效性（Efficiency): 模拟结果可靠 模拟产生的样本容量大 所需的随机数的数量大 随机数的产生必须快速、有效，最好能 够进行并行计算。
1.
随机数的定义及产生方法
1) 随机数的定义及性质 2) 随机数表 3) 物理方法
1) 随机数的定义及性质
在连续型随机变量的分布中，最简单而且最基本 的分布是单位均匀分布。由该分布抽取的简单子样称， 随机数序列，其中每一个体称为随机数。 单位均匀分布也称为［0，1］上的均匀分布，其 分布密度函数为： 1 , 0x1 f (x ) 0 , 其他
0, 分布函数为 ： F(x) x, 1 ,
x0 0 x 1 x 1
由于随机数在蒙特卡罗方法中占有极其重要的位 置，我们用专门的符号ξ表示。由随机数序列的定义 可知，ξ1，ξ2，…是相互独立且具有相同单位均匀分 布的随机数序列。也就是说，独立性、均匀性是随机 数必备的两个特点。 随机数具有非常重要的性质：对于任意自 然数s，由s个随机数组成的s维空间上的点（ξn+1， ξn+2，…ξn+s）在s维空间的单位立方体Gs上均匀分布， 即对任意的ai， 0 a 1 ， i 1 , 2 , , s i 下等式成立：
随机数 原理
随机数原理
随机数是指无法预测或确定的数值，它是由一个确定的过程产生的，这个过程被称为随机过程。
随机数通常用于模拟实验、密码学、科学计算等领域。
随机数的产生基于一种称为随机数发生器的算法或设备。
随机数发生器可以是硬件设备，如计算机芯片中的物理噪声发生器，或者是软件算法，如伪随机数发生器。
伪随机数发生器是一种根据特定的算法和种子值生成序列看似随机的数。
种子值是用来初始化随机数发生器的起始状态的值，相同的种子值和算法将产生相同的随机数序列。
因此，伪随机数发生器是确定性的。
真随机数发生器则是基于物理过程产生随机数，比如基于量子物理性质的随机数发生器。
真随机数发生器的随机性更高，因为它们依赖于不可预测的物理过程。
为了使用随机数，通常会将从随机数发生器中得到的随机数进行处理，以满足具体的需求。
例如，可以通过乘法、加法和取余等操作将随机数映射到指定的范围内，生成所需的随机数。
总之，随机数是通过随机数发生器产生的一系列看似无规律的数。
它们在实际应用中具有广泛的用途，但必须注意选择适当的随机数发生器和随机性要求，以确保结果的可靠性和安全性。
随机数的产生原理
随机数的产生原理随机数的产生原理是计算机科学领域中非常重要的一个概念。
在计算机程序开发、密码学、模拟实验等领域都广泛应用着随机数。
首先，我们需要明确随机数的概念。
所谓随机数是指其具有不可预测性和不相关性的数值序列。
也就是说，随机数的产生是不受特定规律、模式或者输入的影响。
在计算机中，由于计算机的运算是通过确定性算法进行的，所以计算机无法自主产生完全随机的数值序列，而只能通过一定的算法来模拟随机数的产生。
常见的随机数生成方法有伪随机数产生器和真随机数产生器。
其中，伪随机数产生器是利用已知的确定性算法生成的数字序列，这些数字序列在某种程度上具有类似随机的性质。
而真随机数产生器则利用物理现象来产生真正的随机数。
首先，我们来介绍一下伪随机数的产生方法。
伪随机数的产生是通过确定性的算法进行的，这个算法需要一个种子作为输入来产生一系列看似随机的数字。
在同一个种子的情况下，这个算法每次产生的数字都是相同的。
因此，为了产生不同的伪随机数序列，通常会使用系统时间等随机的种子。
常见的伪随机数产生算法有线性同余法、梅森旋转算法等。
线性同余法是最常见的伪随机数生成算法之一。
它的原理是通过不断迭代一个初始值（种子）来产生随机数序列。
具体的计算公式为：X(n+1) = (a * X(n) + c) mod m其中，X(n)表示第n个随机数，X(n+1)表示第n+1个随机数，a、c、m为一组给定的常数，mod表示取余操作。
在梅森旋转算法中，使用了一个非常大的2的幂次数作为种子，通过一系列的位操作或异或操作来产生伪随机数。
这种算法的优点是速度快且产生的随机数质量高。
然而，伪随机数产生器是基于已知的算法进行的，其产生的随机数序列是可预测和重现的。
因此，在某些应用场景（如密码学）中，需要使用更加安全和随机的随机数。
那么如何产生真随机数呢？真随机数的产生是利用物理现象的随机性来产生的。
常用的真随机数产生方法包括噪声源、热噪声和量子现象。
随机数的生成方法
随机数的生成方法
一、随机数的定义
随机数是指一组无规律的数字组合，每一次随机出来的结果都完全不同。
随机数是在一定范围内取出一个完全随机的数，用于计算机系统中一
些需要给定一组随机数、模拟实际环境的应用场合。
随机数可以实现一定
的不可预测性，是计算机安全性的重要保障，在数据传输安全、加密技术
中有着重要的作用。
1、基于数学模型的方法
a)均匀分布的随机数生成
均匀分布的随机数是在给定的[A,B](A<B)之间取出一个完全随机的数，即数学上的均匀分布。
一种常用的均匀随机数生成方法是线性同余法，它
的实现步骤如下：
①确定一个循环移位寄存器R，其状态位数为n，状态序列的周期为
2^n，即从0到2^n-1；
②确定一个模数运算法则，用于对R进行变换；
③设置初值R0，在此基础上,依次计算R1，R2，R3，…，Rn；
④通过将状态序列Ri映射为[A,B]区间内的均匀分布随机数。
b)指数分布的随机数生成
指数分布的随机数生成可以利用指数函数的特性，其核心思想是：以
一些概率将一个离散型随机变量转换为连续性随机变量，再根据指数函数
求出该随机变量的概率分布，从而产生均匀分布的概率分布。
指数分布随机数生成的实现步骤如下：。
随机数的定义及产生方法.
3) 物理方法
用物理方法产生随机数的基本原理是：利用某些 物理现象，在计算机上增加些特殊设备，可以在计算 机上直接产生随机数。这些特殊设备称为随机数发生 器。用来作为随机数发生器的物理源主要有两种：一 种是根据放射性物质的放射性，另一种是利用计算机 的固有噪声。 一般情况下，任意一个随机数在计算机内总是用 二进制的数表示的：
2)
随机数表
为了产生随机数，可以使用随机数表。随机数表 是由0，1，…，9十个数字组成，每个数字以0.1的等概 率出现，数字之间相互独立。这些数字序列叫作随机 数字序列。如果要得到n位有效数字的随机数，只需将 表中每n个相邻的随机数字合并在一起，且在最高位的 前边加上小数点即可。例如，某随机数表的第一行数 字为7634258910…，要想得到三位有效数字的随机数 依次为0.763，0.425，0.891。 因为随机数表需在计算机中占有很大内存，而且 也难以满足蒙特卡罗方法对随机数需要量非常大的要 求，因此，该方法不适于在计算机上使用。
1.
随机数的定义及产生方法
1) 随机数的定义及性质 2) 随机数表 3) 物理方法
1) 随机数的定义及性质
在连续型随机变量的分布中，最简单而且最基本 的分布是单位均匀分布。由该分布抽取的简单子样称， 随机数序列，其中每一个体称为随机数。 单位均匀分布也称为［0，1］上的均匀分布，其 分布密度函数为： 1, 0 x 1 f ( x) 0, 其他 分布函数为 ： x0 0, F ( x ) x, 0 x 1 1, x 1
2.
伪随机数
1) 伪随机数 2) 伪随机数存在的两个ຫໍສະໝຸດ 题 3) 伪随机数的周期和最大容量
1) 伪随机数
在计算机上产生随机数最实用、最常见的方法是 数学方法，即用如下递推公式：
3.2.2(整数值)随机数的产生
1．随机数可以由抽签法产生，也可以 由计算机或计算器随机产生． 2．利用随机模拟法获得的事件发生的 可能性的大小数据也是一种频率，只能是随 机事件发生的概率的一种近似估计，但是， 由于随机数产生的等可能性，这种频率比较 接近概率．并且，有些试验没法直接进行 (如下雨)，故这种模拟试验法在科学研究中 具有十分重要的作用．
下面是用Excel软件模拟的结果：
其中A，B，C三列是模拟三天的试验结果，例如
第一行前三列为888，表示三天均不下雨． 统计试验的结果．D，E，F列为统计结果．其中D 列表示如果三天中恰有两天下雨，则D为1，否则D为0， 其公式为“＝IF(OR(AND(A1＜4，B1＜4，C1＞3)，
AND(A1＜4，B1＞3，C1＜4)，AND(A1＞3，B1＜4，C1＜
的结果.设共产生了这样的N组数；
⑶统计这N组数中恰有k个表示事件A发生的数组的组数m, m 则n次重复试验中事件A恰好发生k次的概率近似为 N
用随机数模拟复杂事件的概率
盒中有除颜色外其他均相同的5只白球2只黑 球，用随机模拟法求下列事件的概率： (1)任取一球，得到白球； (2)任取三球，都是白球．
变例：
天气预报说，在今后的三天里，每
一天下雨的概率均为40%，这三天中恰有两天下雨 的概率是多少？ 解析：解决这类问题的关键环节是概率模型的 设计，这里试验出现的可能结果是有限个，但是每 个结果的出现不是等可能的，不能用古典概型来求
概率，我们考虑用计算器或计算机来模拟下雨出现
的概率为40%，方法很多．
这次相当于做了20次试验，在这组数中，如果3个数均 在1,2,3,4,5,6中，则表示三次都投中，它们分别是 113,432,256,556，即共有4个数，我们得到了三次投篮都投中 4 的概率近似为 ＝20%. 20
随机数讲解
随机数讲解随机数是一种随机生成数字的算法,可以用于各种不同的应用中。
在现代科技中,随机数已经成为了许多应用不可或缺的一部分,例如密码学、数据加密、人工智能、金融等等。
本文将介绍随机数的生成原理、应用场景以及如何使用随机数。
一、随机数生成原理随机数生成算法最基本的原则是“生成一个序列唯一的数字”。
为了实现这个目标,随机数生成器会通过多种算法生成一个序列数字。
现在我们来介绍几种常见的随机数生成算法。
1.Pseudo Random Number Generator(PRNG)PRNG是一种基于伪随机数生成的随机数生成器。
它使用的是一个序列伪随机数种子,通过这个种子来计算出其他的伪随机数。
每次生成的随机数都应该是不同的,并且可以通过简单的加法、减法、乘法等操作与之前的随机数进行区分。
2.True Random Number Generator(TRNG)TRNG是一种真正的随机数生成器,它使用的是一个物理随机数种子。
这个种子可以随着时间的推移而改变,因此生成的随机数可以保证是不同的。
TRNG通过一系列的数学运算来生成真正的随机数,并且这些随机数可以精确地表示任何种子。
3.Secure Random Number Generator(SRNG)SRNG是一种安全的随机数生成器,主要用于金融和密码学等领域。
它使用的是一个安全的随机数种子,并且可以生成同时满足NIST GG 88-1和FIPS140-2标准的随机数。
为了保证随机性,SRNG在生成随机数之前会对种子进行一个非线性变换,以消除种子对随机性造成的微小影响。
二、随机数应用场景随机数在许多应用中都可以使用,下面列举了其中的一些应用场景。
1.密码学随机数在密码学中有着重要的应用,主要用于生成加密密钥、随机密码以及数字签名等。
这些数字都是基于随机数生成的,可以确保密码的复杂度和安全性。
2.数据加密随机数也可以用于数据加密中。
通过使用随机数作为密钥,数据加密算法可以确保密钥的复杂度和安全性,以保护数据的安全。
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一般情况下，任意一个随机数在计算机内总是用 二进制的数表示的：
ξ = ε1 2 1 + ε2 2 2 + + εm 2 m 其中εi（i=1，2，…，m）或者为0，或者为1。
因此，利用物理方法在计算机上产生随机数，就 是要产生只取0或1的随机数字序列，数字之间相互独 立，每个数字取0或1的概率均为0.5。
由于这两个问题的存在，常称用数学方法产生的 随机数为伪随机数。对于以上存在的两个问题，作如 下具体分析。
关于第一个问题，不能从本质上加以改变，但只 要递推公式选得比较好，随机数间的相互独立性是可 以近似满足的。至于第二个问题，则不是本质的。因 为用蒙特卡罗方法解任何具体问题时，所使用的随机 数的个数总是有限的，只要所用随机数的个数不超过 伪随机数序列出现循环现象时的长度就可以了。
用数学方法产生的伪随机数容易在计算机上得到， 可以进行复算，而且不受计算机型号的限制。因此， 这种方法虽然存在着一些问题，但仍然被广泛地在计 算机上使用，是在计算机上产生伪随机数的主要方法。
3) 伪随机数的周期和最大容量
发生周期性循环现象的伪随机数的个数称为伪随 机数的周期。对于前面介绍的情况，伪随机数的周期 为n″－n＇。
第二章 随机数
1. 随机数的定义及产生方法 2. 伪随机数 3. 产生伪随机数的乘同余方法 4. 产生伪随机数的乘加同余方法 5. 产生伪随机数的其他方法 6. 伪随机数序列的均匀性和独立性
➢பைடு நூலகம்作业
第二章 随机数
由具有已知分布的总体中抽取简单子样，在蒙特 卡罗方法中占有非常重要的地位。总体和子样的关系， 属于一般和个别的关系，或者说属于共性和个性的关 系。由具有已知分布的总体中产生简单子样，就是由 简单子样中若干个性近似地反映总体的共性。
ξn+k = T (ξn , ξn+1,, ξn+k 1), n = 1,2,
产ξ公n+生式k，随为ｎ机：=数1，序2列，。…对。于经给常定使的用初的始是值k=ξ11的,ξ2情…况，，ξk，其确递定推
ξn+k = T (ξn )
对于给定的初始值ξ1，确定ξn+1，ｎ=１,２…
2) 伪随机数存在的两个问题
用物理方法产生的随机数序列无法重复实现，不
能进行程序复算，给验证结果带来很大困难。而且， 需要增加随机数发生器和电路联系等附加设备，费用 昂贵。因此，该方法也不适合在计算机上使用。
2. 伪随机数
1) 伪随机数 2) 伪随机数存在的两个问题 3) 伪随机数的周期和最大容量
1) 伪随机数
在计算机上产生随机数最实用、最常见的方法是 数学方法，即用如下递推公式：
因为随机数表需在计算机中占有很大内存，而且 也难以满足蒙特卡罗方法对随机数需要量非常大的要 求，因此，该方法不适于在计算机上使用。
3) 物理方法
用物理方法产生随机数的基本原理是：利用某些 物理现象，在计算机上增加些特殊设备，可以在计算 机上直接产生随机数。这些特殊设备称为随机数发生 器。用来作为随机数发生器的物理源主要有两种：一 种是根据放射性物质的放射性，另一种是利用计算机 的固有噪声。
由于随机数在蒙特卡罗方法中所处的特殊地位， 它们虽然也属于由具有已知分布的总体中产生简单子 样的问题，但就产生方法而言，却有着本质上的差别。
2) 随机数表
为了产生随机数，可以使用随机数表。随机数表 是由0，1，…，9十个数字组成，每个数字以0.1的等概 率出现，数字之间相互独立。这些数字序列叫作随机 数字序列。如果要得到n位有效数字的随机数，只需将 表中每n个相邻的随机数字合并在一起，且在最高位的 前边加上小数点即可。例如，某随机数表的第一行数 字为7634258910…，要想得到三位有效数字的随机数 依次为0.763，0.425，0.891。
单位均匀分布也称为［0，1］上的均匀分布，其 分布密度函数为：
1, 0 ≤x ≤1
f (x) = 0,
其他
分布函数为 ：
0, x < 0
F (x) = x, 0 ≤x ≤1
1, x > 1
由于随机数在蒙特卡罗方法中占有极其重要的位 置，我们用专门的符号ξ表示。由随机数序列的定义可 知随，机ξ数1，序ξ列2，。…也是就相是互说独，立独且立具性有、相均同匀单性位是均随匀机分数布必的 备的两个特点。
随机数具有非常重要的性质：对于任意自然数s， 由s个随机数组成的s维空间上的点（ξn+1，ξn+2，…ξn+s）在s 维空间的单位立方体Gs上均匀分布，即对任意的ai，
0 ≤ai ≤1， i = 1,2,, s
如下等式成立：
∏s
P(ξn+i ≤ai , i = 1,, s) = ai
i=1
其中P(·)表示事件·发生的概率。反之，如果随机 变的它量s们维序是空列随间机ξ上1,数ξ的2序…点列对（。于ξn任+1，意…自ξ然n+数s）s，在G由s上s个均元匀素分所布组，成则
用数学方法产生的随机数，存在两个问题：
a) 递列推便公被式唯和一初确始定值。不ξ1,满ξ2…足，随ξ机k确数定相后互，独整立个的随要机求数。序
b) 由于随机数序列是由递推公式确定的，而在计算机上 所能表示的[0，1]上的数又是有限的，因此，这种方 法产生的随机数序列就不可能不出现无限重复。一旦 出现这样的n＇，n″ (n＇< n″ )，使得下面等式成立： ξn′+i = ξn′+i i = 1,2,, k 随机数序列便出现了周期性的循环现象。对于k=1的 情况，只要有一个随机数重复，其后面的随机数全部 重复，这与随机数的要求是不相符的。
随机数是实现由已知分布抽样的基本量，在由已 知分布的抽样过程中，将随机数作为已知量，用适当 的数学方法可以由它产生具有任意已知分布的简单子 样。
1. 随机数的定义及产生方法
1) 随机数的定义及性质 2) 随机数表 3) 物理方法
1) 随机数的定义及性质
在连续型随机变量的分布中，最简单而且最基本
的分布是单位均匀分布。由该分布抽取的简单子样称， 随机数序列，其中每一个体称为随机数。