随机函数的设计与程序的实现毕业设计(论文)
VFP程序设计中随机函数的功能以及实际应用分析
VFP程序设计中随机函数的功能以及实际应用分析作者：冷爽来源：《信息安全与技术》2015年第10期【摘要】 VFP程序指的微软公司对FoxBase数据库进行改装后所形成，它主要被应用在数据的开发和管理中。
论文主要通过对随机函数在VFP程序设计中的应用进行研究分析，并且针对在实际的应用进行分析探讨，提出了相应的处理措施，来实现VFP程序设计的顺利进行。
【关键词】 VFP；随机函数；功能应用1 引言VFP程序和VC、VB具有相同地位的工具语言，但是它们的不同之处在于VFP不属于通用的开发工具，它只是专注于数据库的开发与应用。
VFP程序工作效率高，它主要对32个数据库进行数据开发应用，并且具有良好稳定性。
另外，它是目前各个高校计算机专业的必修课。
加强VFP语言的应用学习能够有效促进数据的开发应用，一定程度上推动了计算机行业的发展。
2 VFP程序的结构分析2.1 顺序结构所谓的顺序结构指的是在程序编辑过程中，要按照一定的顺序进行；这个程序的流程是最简单的，从第一句开始进行到结束或者返回语句，实例分析。
例1：已知一农户养了鸭子和猪的数量总和为16，脚的数量为40，分别计算出鸭和猪的数量。
CLEAH=16 （开始部分）F=40X=（4*H-F）/2 （运算部分）Y=（F-2*H）/2X表示鸭的数量（结束部分）Y表示猪的数量。
2.2 选择结构所谓的选择结构指的是程序在执行的过程中，一般都会根据某些不同的条件选在不同的执行方式。
在选择结构中又可以分为单分支、双分支、多分支，其中最主要的是多分支结构。
2.2.1多分支结构所谓的多分支结构主要指的是在程序执行的过程中，具有多个条件。
结构如下：DO CASECASE条件1语句序列1CASE条件2语句序列2........CASE条件N语句序列NOTHERWISE语句序列ENDCASE。
在执行过程中应该注意，每次最多只能执行一个语句序列；从DOCASE进入的时候，满足那个条件就应该执行相应的语句序列，并且要立即跳出CASE结构；在此程序中，各个条件都是相互排斥的，并且执行过程中要保证结构的完整性。
随机信号期末论文
大连民族学院随机信号与处理期末论文题目：随机信号及其自相关函数和功率谱密度的MATLAB实现专业：信息与通信工程班级：电子114班姓名：麦米提敏学号：**********日期：2013.9-2013.12目录一引言 (3)二内容及要求 (4)三原理 (5)四方案 (7)五设计思想 (11)六设计过程中遇到的麻烦及解决方法 (12)七结论 (12)八心得与建议 (12)九老师评语 (13)一，引言通信系统中用于表示信息的信号不可能是单一的确定的, 而是各种不同的信号。
信息就包含于出现这种或那种信号之中.例如二元信息需用二种信号表示, 具体出现哪个信号是随机的,不可能准确予测( 如能予测,则无需通信了) 我们称这种具有随机性的信号为随机信号。
通信系统中存在各种干扰和噪声,这些干扰和噪声的波形更是各式各样,随机的不可予测的.我们称其为随机干扰和随机噪声。
尽管随机信号和随机干扰（噪声）取何种波形是不可预测的、随机的，但他们具有统计规律性。
研究随机信号和随机干扰统计规律性的数学工具是随机过程理论。
随机过程是随机信号和随机干扰的数学模型。
随机过程是与时间有关的随机变量，在确定的时刻它是随机变量。
随机过程的具体取值称作其实现（样函数）是时间函数，所有实现（样函数）构成的集合称作随机过程的样函数空间（），所有样函数及其统计特性即构成了随机过程，我们以大写字母，等表示随机过程，以对应的小写字母，等表示随机过程的实现（样函数）。
现代通信中，跳频扩谱通信或是ASK调制中，想传递的信息都是用若干频率的正弦波的有无来代表，发送的序列属于随机序列。
在传输的过程中由于受到强烈的加性白噪声干扰使原信号被噪声淹没，日常生活中，人们密切相关的手机通讯就是这样一个容易受到环境天气等影响，信道同样也存在这样一些噪声干扰。
我们从时域波形已经完全不能区分哪些是信号哪些是噪声了。
这个时候一般的幅度检测已经失效了。
试想我们是否可以利用相关函数从噪声中提取有用信号呢？针对这样的疑问我们接下来会做一些详细的的分析。
使用随机函数出一道算数乘法编程
使用随机函数出一道算数乘法编程1. 引言1.1 引言简介随机函数在编程中扮演着重要的角色，它可以帮助我们生成随机数，从而为程序增加不确定性和趣味性。
在算数乘法编程中，我们可以利用随机函数来生成随机的乘数，从而让用户每次都面对不同的题目，提高了程序的可玩性和挑战性。
随机函数不仅仅局限于生成随机数，它还可以被应用在许多其他方面，比如游戏开发、密码生成等。
通过使用随机函数，我们可以轻松地实现各种各样的功能，让程序变得更加灵活和具有趣味性。
本文将介绍随机函数的基本原理和如何使用它来生成随机数，然后详细讲解如何编写算数乘法题目的程序，并提供用户界面设计和实例演示。
我们将对整个过程进行总结，展望未来随机函数在编程中的更广泛应用。
希望通过本文的介绍，读者能够更好地理解随机函数的重要性，并在自己的编程项目中灵活运用。
1.2 随机函数的作用随机函数在编程中扮演着至关重要的角色，它能够帮助我们生成随机的数值，使得程序更加灵活多样化。
随机函数的作用体现在许多方面，其中最为常见的应用之一就是生成随机数。
通过随机函数生成的随机数可以用于模拟真实世界中的随机事件，比如抽奖、随机排序等，同时也可以用来增加程序的趣味性和挑战性。
在编写算数乘法题目的程序中，随机函数可以帮助我们生成随机的乘数和被乘数，从而使得每次计算得到的题目都是不同的，避免了重复性和单调性。
除了用于生成随机数外，随机函数还可以用于生成随机种子，帮助我们实现伪随机数的生成。
这样可以保证每次程序运行得到的随机数序列都是不同的，增加了程序的难度和趣味性。
随机函数在编程中扮演着不可或缺的角色，它的作用远不止于生成随机数，还包括了提高程序的灵活性、趣味性和挑战性。
通过合理地运用随机函数，我们可以为用户提供更加优质和有趣的编程体验。
2. 正文2.1 随机函数的基本原理随机函数是计算机程序中非常重要的一个组成部分，可以帮助我们生成随机数，提高程序的灵活性和随机性。
在程序设计中，常常需要使用随机函数来产生随机数，以便完成一些特定的任务。
随机函数_精品文档
随机函数随机函数是计算机领域中一种非常重要的函数类型，它能够生成随机数值或者随机序列，被广泛应用于各种领域，例如密码学、概率统计、模拟实验、游戏开发等。
在计算机科学中，随机函数是一种不可预测的函数，它能够生成一系列看似无序的数字或字符，以达到模拟随机现象的目的。
随机函数的特性随机函数的核心特性是生成不可预测的随机序列。
一个好的随机函数应该具备以下几个特点：1. 均匀性：生成的随机数应该均匀地分布在给定的范围内，没有明显的偏向性。
这样可以确保生成的随机序列具有较好的统计特性。
2. 独立性：当前生成的随机数不会受到之前生成的随机数的影响。
这也就是说，随机函数应该是无记忆的，每次生成的随机数都是相互独立的。
3. 可验证性：通过给定的随机数，能够验证其真实性和生成过程的合法性，确保生成的随机数不可被篡改或者预测。
常见的随机函数算法1. 线性同余产生器（Linear Congruential Generator, LCG）：LCG是一种最简单、最常用的随机函数算法。
它基于一个递推公式：X_{n+1}= (aX_n + c) mod m，其中X_n是上一个随机数，a、c、m是常数。
LCG算法的好坏与参数选择有着密切的关联，不同的参数可能导致生成的随机序列出现周期性或者偏向性。
2. 梅森旋转算法（Mersenne Twister）：MT算法是一种目前被广泛使用的高质量伪随机数发生器，它的周期非常长而且具有良好的统计性质。
MT算法的特点是速度快，生成的随机数是32位或64位的整数。
3. 哈希函数（Hash Function）：哈希函数是一种能够将任意长度的输入数据映射成固定长度的输出的函数。
由于哈希函数的性质，它们可以用于生成随机数。
常见的哈希函数有SHA-1、MD5等。
4. 真随机数生成器（True Random Number Generator, TRNG）：TRNG是通过物理过程产生随机数的设备或者算法。
随机数字的函数
随机数字的函数随机数字的函数是一种在编程中经常使用的工具。
通过生成随机数，我们可以实现很多有趣和实用的功能。
在本文中，我们将探讨随机数字函数的原理、常见用法以及编程语言中的实现方法。
首先，让我们了解一下什么是随机数。
严格来说，真正的随机数是无法通过算法或公式得到的。
真正的随机数是在自然界中产生的，如放射性元素的衰变、气象现象的变化等。
然而，在计算机编程中，我们经常需要伪随机数。
伪随机数是通过算法生成的数字序列，看起来像是真正的随机数，但实际上是有规律可循的。
常见的随机数字函数包括生成一个在一定范围内的随机整数、生成一个在一定范围内的随机小数等。
下面我们将讨论这些不同类型的随机数字函数。
1.生成随机整数。
在编程中，我们经常需要生成一个在指定范围内的随机整数，比如生成一个在1到10之间的随机整数。
为了实现这个功能，我们可以使用编程语言提供的内置函数或库函数。
以Python为例，使用random模块中的randint函数可以生成指定范围内的随机整数。
2.生成随机小数。
与生成随机整数类似，我们也可以生成指定范围内的随机小数。
比如生成一个在0到1之间的随机小数。
使用random模块中的random函数可以轻松实现这个功能。
3.生成随机布尔值。
有时我们需要随机生成一个布尔值，即True 或False。
Python中的random模块中提供了randbool函数来生成随机布尔值。
这样我们可以在编程中模拟一些随机事件的结果，如抛硬币的结果等。
除了上述常见的随机数字函数，我们还可以通过组合使用这些函数来实现更复杂的功能。
比如，我们可以生成一个随机的字符串，随机选择一个元素等。
这些功能在实际编程中非常有用，可以用来增加程序的随机性和不确定性。
在使用随机数字函数时，我们需要注意一些细节。
首先，不要将随机数函数用于安全性相关的场景，因为伪随机数是有规律可循的，有可能被人猜测到。
其次，我们需要根据具体的需求选择合适的随机数函数和生成范围。
计算机专业本科学生毕业论文题目(仅供参考)
本科学生毕业论文题目(仅供参考)一、算法设计与分析部分：1、递归与分治策略及其应用2、快速排序算法的改进3、矩阵连乘问题4、贪心算法的理论极其应用5、回溯法的理论及其应用6、概率算法及其应用7、近似算法及其应用8、数论算法及其应用9、字符串匹配的几个算法比较10、单机排序问题的研究11、平行机排序问题的研究12、车间作业排序问题的研究13、资源约束排序问题的研究14、随机排序问题的研究二、软件工程部分：1、向对象的方法论2、面向对象的模型3、面向对象的分析技术4、面向对象的设计方法5、面向对象的构件技术6、面向对象的中间件技术7、面向对象的软件复用技术8、面向对象的软件测试技术9、面向对象的原形化方法10、面向对象的继承机制研究11、面向对象的封装机制研究12、计算机软件测试方法的研究三、形式语言与自动机部分：1、有穷自动机的描述方法2、正则表达式3、正则语言及其性质4、上下文无关语言及其性质5、下推自动机的描述方法6、上下文有关语言及其性质7、图灵机的各种变形8、不可判定性问题的研究9、计算复杂性有关的问题研究10、计算机难解问题的研究11、可判定性问题的研究12、可归约性的研究四、程序设计语言部分：1、面向对象的语言的比较研究2、函数式程序设计语言3、逻辑式程序设计语言4、程序设计语言的形式性质5、程序设计语言的语义6、命令式程序设计语言的比较研究7、软件的体系结构研究8、C++和Ada语言的比较9、C++语言异常处理机制的研究五、人工智能部分：1、知识的几种表示方法2、搜索推理技术的研究3、神经计算的理论及应用4、模糊计算的理论及其应用5、进化计算6、人工生命7、专家系统的现状及未来8、机器学习的方法及表示9、自然语言的理解问题及研究10、面向Agent的软件设计（软件工程、程序设计）11、Agent的通信问题研究12、多Agent系统的研究13、遗传算法及其应用14、数据库中的知识发现15、基于逻辑的问题求解方法16、问题求解的一些基本原理17、基于结构化表示的问题求解18、不确定知识表示及推理方法19、模式识别及其应用20、经典逻辑推理方法21、不确定与非单调推理方法22、Agent组织23、Agent的社会性24、移动Agent系统和实现技术25、移动Agent的研究现状。
随机数 论文
1、生成正态分布的随机数为模拟产生正态分布的随机数．先看看著名的高尔顿钉板。
图1中呈三角形分布的每一黑点表示钉在板上的一颗长钉子，同钉子间的水平距离相等．上一层钉子恰好在下一层的两颗钉子的正从人口处放进一个小球，在小球降落过程中，碰到钉子后向左或向右滚下，两边概率相等。
然后再碰到下一层钉子。
降落过程或左或右向下跌落，直到滚到底板的一个格子内为止。
把大量相同的小球不断地从人口处放下，它们在底板将堆成近似于正态的密度函数图形(即：中间高，两头低，呈左右对称的古钟型)。
这是英国生物统计学家高尔顿设计的用来研究随机现象的模型．称为高尔顿钉板。
下面的程序是依照高尔顿原理，进行仿真：用随机函数确定小球每次碰到钉子是往左还是往右跳跃。
int fall(int mid，int leve1) ／／高尔顿板仿真，把均匀分布，／的随机数加工为正态分布f int i,temp；temp=mid；if f(rand 0 ／10)％2==11{if (rand 0 ％2：=1) mid++；else mid--；}f0r(i=0；i<1evel；i++)if (rand ()，4％2==1) mid++；else mid--：return mid；}；其中mid为期望的平均值，也是数量最多的中间值；level为钉子的层数，层数越多，正态分布的曲线越扁．即随机数越分散，方差越大.2、随机数的产生可以采用抽签、掷骰子、抽牌、摇号或者从搅乱的罐子中取带数字的球等方法，许多彩票的发行至今仍然采用这种方法) 但是这些方法的随机性不是很好。
已有的随机性比较好的方法是：先由电脑生成一个随机数U~ U（0，1），若（i-1）/n<U<=i/n，则取X= i （i=1,2,3-----n），则可得｛1，2，⋯，n｝中的一个随机数. 3、一维随机数的产生设ζ"η独立"ζ在（a,b）上服从均匀分布"η在(0,1)中服从均匀分布"又设f(x)为ζ的概率密度函数,满足∫f(x)dx=1. 取常数a>0使af(x)<=1对一切的x成立"则有即在事件下"3的条件概率为f(x).二维随机数的产生设为某二维概率密度函数,G 为一平面区域,满足取（X,Y）为G 上的均匀分布随机向量,G 的面积为为上的均匀分布随机变量, 与Y 相互独立取常数条件下的条件分布密度函数为即条件下的条件分布函数为4、伪随机数生成算法．1 取中法产生伪随机数列最早的方法是平方取中法，即将一个2s位十进制随机数平方后得到的一个4 位数，去头截尾取中间2 位数作为一个新的随机数，重复上述过程便得到一伪随机数列．平方取中法的递推公式产生伪随机数列平方取中法的优点为在计算机上易于实现，内存占用少，但仍存在对小数目偏倚的现象，均匀性不好，数列的长度和周期难以确定，对始数据的依赖很大．．2 移位法电子计算机善于进行移位等逻辑运算，应用机器的这个特点有一类产生伪随机数列的方法，该方法称为移位法．如果字长为32位的计算机，取一初始值z。
数学毕业论文随机变量函数的分布模板
数学毕业论文随机变量函数的分布模板摘要概率论是从随机变量的分布出发研究随机现象的统计规律的,因此关于随机变量的分布是概率论中的核心内容,而随机变量函数的分布又是这1核心内容的拓展与深化．对于随机变量函数的分布,本文论述了它的重要作用,提炼了它的知识结构,系统地论述了随机变量的各种变换．在此基础上,讨论了各分布之间的变换关系及性质,并给出了若干应用．这对于概率论知识结构的掌握和应用具有1定的参考价值．关键词：随机变量函数；分布函数；分布密度；卷积公式．By Random Variable Function DistributionxxxxTProbability theory starting from the distribution of random variables in the statistical study of random phenomena, and therefore on ution of random variables probability theory is the core content and function of the distribution of random variables is the core content to expand and deepen. Regarding the random variable function distribution, this article elaborated its vital role, has refined its knowledge structure, systematically elaborated random variable each kind of transformation. in this foundation, discussed between eachdistribution transformation relations and the nature, and produced certain application. this to have the certain reference value regarding theory of probability knowledge structure grasping with the application.Key word: Random variable function；distribution function；density of distribution；Convolution formula目录中文题目中文摘要和关键词英文题目英文摘要和关键词前言正文有关随机变量函数的分布的知识结构图随机变量的常用变换应用举例小结参考文献致谢。
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毕业设计（论文）随机函数的设计与程序的实现燕山大学本科生毕业设计（论文）摘要随机函数在计算机应用以及操作系统中都有广泛的应用，本文对随机函数的概况和一些应用做了简单的介绍。
在TurboC中的rand函数等都可以产生一个随机数，而在实际应用中，如果是利用循环反复产生随机数，则会发现产生了若干个随机数后，后面的随机数序列与前面的随机数序列完全相同。
本文给出了其产生的原因以及一些改善方法。
通过对三种比较典型的方法产生的随机函数——人字型映射法，类同余法，超素数法指标的分析，检验，了解随机函数的指标。
在介绍超素数法的同时对其与其他一些传统随机函数进行了比较分析。
最后介绍满抛物线法产生的随机函数，对其算法和指标进行分析检验，并对其程序实现。
关键词随机函数；伪随机序列；检验燕山大学本科生毕业设计（论文）AbstractAll there is extensive application in calculator appliedly and operate system with the machine function, there is a brief introduction of the general situation of the machine function with some the application. Many random function can produce random figure in rand of TurboC. but in the actual application, if is to make use of the circulation to produce again and again to count with the machine, then will discover to few preface row and before of with machine few preface row complete same when produce some with machine after counting. There are some ameliorative method. There are three kinds of typical methods of random function ——lterating herringbone shadow generate random number . A kind of random numbers generated By congruence and their testing. Method of generating long period pseudo-random numbers based on a special property of prime numbers.we analysis the method of generating long period pseudo-random numbers based on a special property of prime numbers comparing with a little bit other tradition random function. finally, there is a introduction of lterate parabola shadow generate random number .wo also analysis and test it’s method creation and guide line .at last, it’s the procedure realizes.Keywords random function bogus random sequence test目录摘要 (I)Abstract (II)第1章绪论 (1)1.1 课题背景 (1)1.2 随机函数的概况 (2)1.3 本文概括 (3)第2章随机函数的应用 (4)2.1 随机函数在操作系统中的应用 (4)2.1.1 操作系统与随机函数的关连 (4)2.1.2 两类随机函数 (4)2.1.2 应用实例分析 (5)2.2 随机函数在工业抽查中的应用 (6)2.2.1 产生永久随机数的方法 (7)2.2.2 使用永久随机数抽取样本的方法 (7)2.2.3 连续性调查中利用永久随机数维护样本的方法 (9)2.2.4 连续性调查中利用永久随机数轮换样本的方法 (10)2.3 随机函数在噪声中的应用 (10)2.4 本章小结 (12)第3章随机函数的指标分析 (13)3.1 利用人字映射产生均匀随机数法 (13)3.1.1 利用迭代公式产生随机数 (14)3.1.2 伪随机数统计检验 (15)3.2 用类同余法产生随机数及其检验 (19)3.2.1 类同余法： (20)3.2.2 检验分析 (20)3.3 超素数法长周期伪随机数发生器的应用算法 (21)3.3.1 优选乘子超素数法的应用算法和算例 (22)3.3.2 超素数长周期伪随机数生成算法和算例 (23)3.3.3 不同方法生成伪随机数的统计分析 (25)3.4 本章小结 (29)第4章满抛物线映射法产生的随机函数 (29)4.1 随机函数的生成算法 (30)4.2 随机函数的检验分析 (31)4.3 本章小结 (32)结论 (34)参考文献 (35)附录 (36)致谢 (37)第1章绪论1.1 课题背景16世纪中叶，欧洲科学革命的兴起，科学和技术有了长足的进步，有关运动的研究已在自然科学领域中逐渐居主导的地位，这就影响数学研究方法的提升：从常量观念为中心转移到以变量观念为中心，而实现这一转变的关键人物正是笛卡尔（解析几何）、牛顿和莱布尼兹（微积分）。
函数概念在解析几何、微积分诞生的背景下，被引入数学的殿堂。
约在公元1637年，笛卡尔（R.Descartes，法，1596～1650）建立方程序和曲线的联系时，已经认识到：当“点”按一定的条件运动时，x与y之间便建立了某种关系，即y依赖x而变，可用方程式给出，但他并没有提炼出一般的函数概念。
现在公认最早的函数定义是由德国的莱布尼兹（G.W.Leibniz，1646～1716）给出的，他在一篇手稿里，首先采用“函数”（拉丁文functio）一词，并用函数表曲线上点的。
“横坐标”或“纵坐标”或“切线长度”。
或“垂线长度”等，即与曲线上的点相关的“几何量”。
由此可见函数概念引入的初期，人们对函数的认识是相当肤浅的，为了推动数学的发展，函数概念一次又一次地修正，内涵逐渐扩展。
瑞士数学家尤拉（L.Euler，1707～1783）在他写的“无穷小分析引论”书中，明确地指出：变量的函数是由这个变量和一些常量通过任何方式形成的解析表达式，解析表达式是指代数式和超越式。
尤拉的定义，在18世纪被认为是标准的函数概念。
公元1821年，法国数学家柯西（Cauchy，1789～1857）在“分析教程”给出如下的定义：在某些变量间存在着一定的关系，给定其中某一变量的值，其它变量的值亦可随之而确定时，则将最初的变量称之为自变量，其它各变量则称为函数。
柯西的定义使函数概念有了进一步的扩展，但对函数概念的本质“对应”，还不够强调。
公元1837年德国数学家狄利克雷（Dirichlet，1805～1859）引入了新的函数定义：对于某区间上的每一个确定的x值，只要y有完全确定的值与之对应，不论x，y所建立之对应方式如何，y都叫做x的函数。
（这是古典函数的定义）依据这个定义，狄氏举了一个例子：对0≤x≤1，当x为有理数时，对应y＝1；当x为无理数时，对应y＝0。
这也是一个函数（就是著名的狄利克雷函数）。
在计算机应用中，常常会使用到随机数，有时甚至需要反复大量地使用随机数，例如：计算机模拟枪炮射击的弹着点分布、股票的涨落、扑克游戏的自动发牌程序等等。
计算机的各种编程语言中通常都有产生随机数的方法，例如：在Visual Basic中Rnd函数、在TurboC中的rand函数等都可以产生一个随机数。
在实际应用中，如果是利用循环反复产生随机数，则会发现产生了若干个随机数后，后面的随机数序列与前面的随机数序列完全相同，前人是在编制桥牌的自动发牌程序时，首次发现这个问题的。
由于随机数序列的重复出现，也就产生了“随机数不随机问题”。
要解决“随机数不随机问题”，显然需要首先弄清各种编程语言中产生随机数的方法。
内存中存储大量的、杂乱排放的数据(伪随机数序列)当程序第一次要求产生随机数时，就把第一个数据作为随机数传给程序；当程序再次要求产生随机数时，就把下一个数据作为随机数传给程序……，由于伪随机数序列的数据的数目总是有限的，所以这种产生的的随机数其实是伪随机数，而且两次运行程序所产生的随机数序列，必然也是完全利用时钟计数器的尾数作为随机数。
在PC机中，利用8253芯片(或者8254芯片)的一个计数器通道产生日期和时间，这个计数器本身是六位的，计算机的时钟信号(频率为4. 97MHz)使计数器不断递减，每隔55mS计数器产生一次溢出(也就是计数器归零后，又减1)。
当程序要求产生随机数时，就把当前计数器的低八位数据作为随机数(或者再经过一些变换后)传给程序。
由于计数器的递减速度很快，计数器的低八位变化得更快，在要求产生随机数时，人们难以确定计数器的低八位数据的内容，所以它对人而言就相当于随机数[1]。
Visual Basic中Rnd()函数是第一种方法和第二种方法的结合，它的内部也有一个伪随机数序列，可以利用无参数的Randomize()函数调用系统的芯片的低八位作为伪随机数序列的索引(VB中称为种子)，再由Rnd函数取出伪随机数字列中的一个数，作为随机数。
由于随机数的产生取决于8253计数器，所以它实际上是用第二种方法产生随机数的。
采用第二种方法，如果是利用循环反复产生随机数，由于计算机的指令执行是与计算机的时钟同步的，则两次产生随机数时间间隔是恒定的。
所以如果某次产生随机数时与N次前产生随机数时8253计数器中的数值完全相同，那么下次产生随机数时也必然与它的N次前产生随机数时8253计数器中的数值完全相同(例如：第120次产生随机数时8253计数器中的数值与第30次产生随机数时8253计数器中的数值完全相同，则第121次产生随机数时8253计数器中的数值必然与第31次产生随机数时8253计数器中的数值完全相同，则第122次产生随机数时8253计数器中的数值必然与第32次产生随机数时8253计数器中的数值完全相同，这样8253计数器中的数值相同意味着随机数相同，后面的随机数序列重复前面的随机数序列，产生了随机数不随机问题[2]。