random随机数原理
随机数生成原理 实现方法 不同编程语言的随机数函数
1-0：Microsoft VC++产生随机数的原理：Srand ( )和Rand( )函数。
它本质上是利用线性同余法，y=ax+b(mod m)。
其中a，b，m都是常数。
因此rand的产生决定于x，x被称为Seed。
Seed需要程序中设定，一般情况下取系统时间作为种子。
它产生的随机数之间的相关性很小，取值范围是0—32767（int），即双字节（16位数），若用unsigned int 双字节是65535，四字节是4294967295，一般可以满足要求。
1-1：线性同余法：其中M是模数，A是乘数，C是增量，为初始值，当C=0时，称此算法为乘同余法；若C ≠0，则称算法为混合同余法，当C取不为零的适当数值时，有一些优点，但优点并不突出，故常取C=0。
模M大小是发生器周期长短的主要标志，常见有M为素数，取A为M的原根，则周期T=M-1。
例如：a=1220703125a=32719 （程序中用此组数）a=16807代码：void main( ){const int n=100;double a=32719,m=1,f[n+1],g[n],seed;m=pow(2,31);cout<<"设置m值为"<<m-1<<endl;cout<<"输入种子"<<endl; //输入种子cin>>seed;f[0]=seed;for(int i=1;i<=n;i++) //线性同余法生成随机数{f[i]=fmod((a*f[i-1]),(m-1));g[i-1]=f[i]/(m-1);cout.setf(ios::fixed);cout.precision(6); //设置输出精度cout<<i<<" "<<'\t'<<g[i-1]<<endl;}}结果分析：统计数据的平均值为：0.485653统计数据的方差为：0.3205761-2：人字映射递推公式就是有名的混沌映射中的“人字映射”或称“帐篷映射”，它的非周期轨道点的分布密度函数：人字映射与线性同余法结合，可产生统计性质优良的均匀随机数。
(整数值)随机数(random numbers)的产生 课件
【思维·引】1.两次抛掷骰子,向上的点数构成一个两 位数. 2.利用随机数产生的步骤进行抽取.
【解析】1.选B.两枚骰子产生的随机数为2位随机数. 2.第一步,n=1; 第二步,用RANDI(1,1 200)产生一个[1,1 200]内的整 数随机数x表示学生的座号;
第三步,执行第二步,再产生一个座号,若此座号与以前 产生的座号重复,则执行第二步,否则n=n+1; 第四步,如果n≤1 200,则重复执行第三步,否则执行第 五步; 第五步,按座号的大小排列,作为考号(不足四位的前面 添上“0”,补足位数),程序结束.
用整数随机数模拟试验估计概率时,首先要确定随机数 的范围和用哪些数代表不同的试验结果.我们可以从以 下三方面考虑:
(1)当试验的基本事件等可能时,基本事件总数即为产 生随机数的范围,每个随机数代表一个基本事件; (2)研究等可能事件的概率时,用按比例分配的方法确 定表示各个结果的数字个数及总个数;
【素养·探】 本题考查利用随机模拟估计概率,突出考查了数学抽象 的核心素养. 本例条件不变,求该运动员三次投篮均命中的概率.
【解析】由题意知模拟三次投篮的结果,经随机模拟产 生了20组随机数,在20组随机数中表示三次投篮均命中 的为431,113,共2组随机数,所以所求概率为 2 =0.1.
20
(整数值)随机数(random numbers) 的产生
1.随机数与伪随机数 (1)随机数的产生 ①标号:把n个大小、形状相同的小球分别标上 1,2,3,…,n; ②搅拌:放入一个袋中,把它们充分搅拌; ③摸取:从中摸出一个.
(2)伪随机数的产生 ①规则:用计算机或计算器依照确定算法; ②特点:具有周期性(周期很长); ③性质:它们具有类似随机数的性质.
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。
高中数学课件- (整数值)随机数的产生
填要点、记疑点
主目录
探要点、究所然
当堂测、查疑缺
明目标、知重点
1．了解随机数的意义． 2．会用模拟方法(包括计算器产生随机数进行模拟)估计概率． 3．理解用模拟方法估计概率的实质．
3.2.2
明目标、知重点
填要点、记疑点
主目录
探要点、究所然
当堂测、查疑缺
填要点、记疑点
3.2.2
1．随机数
要产生 1～n(n∈N*)之间的随机整数，把 n 个 大小形状
(1)选定 A1 格，键入“＝RANDBETWEEN(0,9)”，按 Enter 键，则在此格中的
数是随机产生的；
(2)选定 A1 格，点击复制，然后选定要产生随机数的格，比如 A2 至 A100，点
击粘贴，则在 A2 至 A100 的数均为随机产生的 0～9 之间的数，这样我们就很
快就得到了 100 个 0～9 之间的随机数，相当于做了 100 次随机试验．
明目标、知重点
填要点、记疑点
主目录
探要点、究所然
当堂测、查疑缺
探要点、究所然
探究点一：随机数的产生
3.2.2
分析 2 能不能用古典概型求概率的公式求三天中恰有两天下雨的概率？为什么？ 答 不能，因为试验结果出现不是等可能的，不能用古典概型公式，只好采取
随机模拟的方法求频率，近似看作概率．
分析 3 如果采用随机模拟的方法，如何操作？
明目标、知重点
填要点、记疑点
主目录
探要点、究所然
当堂测、查疑缺
探要点、究所然
探究点二：随机模拟方法
3.2.2
反思与感悟 整数随机数模拟试验估计概率时，首先要确定随机数的范围和用哪
些数代表不同的试验结果．我们可以从以下三方面考虑：
人教版高中数学必修三教材用书第三章概率3.22(整数值)随机数(randomnumbers)的产生
3．2.2(整数值)随机数(random numbers)的产生随机数的产生[导入新知]1．随机数的产生(1)标号：把n个大小、形状相同的小球分别标上1,2,3，…，n；(2)搅拌：放入一个袋中，把它们充分搅拌；(3)摸取：从中摸出一个．这个球上的数就称为从1～n之间的随机整数，简称随机数．2．伪随机数的产生(1)规则：依照确定算法；(2)特点：具有周期性(周期很长)；(3)性质：它们具有类似随机数的性质．计算机或计算器产生的随机数并不是真正的随机数，我们称为伪随机数．[化解疑难]对随机数的理解计算器或计算机产生的整数随机数是按照确定的算法产生的数，具有周期性(周期很长)，它们具有类似随机数的性质，不是真正的随机数，称为伪随机数．即使是这样，由于计算器或计算机省时省力，并且速度非常快，我们还是把计算器或计算机产生的伪随机数近似地看成随机数.产生随机数的方法[导入新知]1．利用计算器产生随机数的操作方法用计算器的随机函数RANDI(a，b)或计算机的随机函数RANDBETWEEN(a，b)可以产生从整数a到整数b的取整数值的随机数．例如，用计算器产生1到25之间的取整数值的随机数，方法如下：2．利用计算机产生随机数的操作程序每个具有统计功能的软件都有随机函数，以Excel软件为例，打开Excel软件，执行下面的步骤：(1)选定A1格，键入“＝RANDBETWEEN(0,1)”，按Enter键，则在此格中的数是随机产生的0或1.(2)选定A1格，按Ctrl＋C快捷键，然后选定要随机产生0,1的格，比如A2至A100，按Ctrl＋V快捷键，则在A2至A100的数均为随机产生的0或1，这样相当于做了100次随机试验．(3)选定C1格，键入频数函数“＝FREQUENCY(A1∶A100,0.5)”，按Enter键，则此格中的数是统计A1至A100中，比0.5小的数的个数，即0出现的频数．(4)选定D1格，键入“＝1－C1/100”，按Enter键，在此格中的数是这100次试验中出现1的频率．[化解疑难]计算机模拟试验的优点用频率估计概率时，需做大量的重复试验，费时费力，并且有些试验具有破坏性，有些试验无法真正进行．因此利用计算机进行随机模拟试验就成为一种很重要的替代方法，它可以在短时间内多次重复地来做试验，不需要对试验进行具体操作，可以广泛应用到各个领域．随机数的产生方法[例1]某校高一年级共有20个班1 200名学生，期末考试时，如何把学生随机地分配到40个考场中去？[解]第一步，n＝1；第二步，用RANDI(1,1 200)产生一个[1，1 200]内的整数随机数x表示学生的座号；第三步，执行第二步，再产生一个座号，若此座号与以前产生的座号重复，则执行第二步，否则n＝n＋1；第四步，如果n≤1 200，则重复执行第三步，否则执行第五步；第五步，按座号的大小排列，作为考号(不足四位的前面添上“0”，补足位数)，程序结束．[类题通法]产生随机数需要注意的两个问题(1)利用抽签法时，所设计的试验要切实保证任何一个数被抽到的可能性是相等的，这是试验成功的基础．(关键词：等可能)(2)利用计算器或计算机产生随机数时，由于不同型号的计算器产生随机数的方法可能会有所不同，故需特别注意操作步骤与顺序的正确性，具体操作需严格参照其说明书．(关键词：步骤与顺序)[活学活用]用随机模拟方法抛掷一枚均匀的硬币100次，产生计算机统计这100次试验中“出现正面朝上”随机数．解：利用计算机统计频数和频率，用Excel 演示．(1)选定C1格，键入频数函数“＝FREQUENCY(A1：A100,0.5)”，按Enter 键，则此格中的数是统计A1至A100中比0.5小的数的个数，即0出现的频数，也就是反面朝上的频数；(2)选定D1格，键入“＝1－C1/100”，按Enter 键，在此格中的数是这100次试验中出现1的频率，即正面朝上的频率. 利用随机模拟法估计概率[例2] (1)已知某运动员每次投篮命中的概率低于40%，现采用随机模拟的方法估计该运动员三次投篮恰有两次命中的概率：先由计算器产生0到9之间取整数值的随机数，指定1,2,3,4表示命中，5,6,7,8,9,0表示不命中；再以每三个随机数为一组，代表三次投篮的结果．经随机模拟产生了20组随机数：907 966 191 925 271 932 812 458 569683 431 257 393 027 556 488 730 113537 989据此估计，该运动员三次投篮恰有两次命中的概率为( )A ．0.35B ．C ．0.20D ．(2)种植某种树苗，成活率是0.9.若种植该种树苗5棵，用随机模拟方法估计恰好4棵成活的概率．[解析] (1)选B 由题意知模拟三次投篮的结果，经随机模拟产生了20组随机数，在20组随机数中表示三次投篮恰有两次命中的有191,271,932,812,393，共5组随机数，∴所求概率为520＝14＝0.25. (2)利用计算器或计算机产生0到9之间取整数值的随机数，我们用0代表不成活，1至9的数字代表成活，这样可以体现成活率是0.9.因为种植5棵，所以每5个随机数作为一组，可产生30组随机数，如下所示：698016609777124229617423531516297472494557558652587413023224374454434433315271202178258555610174524144134922017036283005949765617334783166243034401117这就相当于做了30次试验，在这些数组中，如果恰有一个0，则表示恰有4棵成活，共有9组这样的数，于是我们得到种植5棵这样的树苗恰有4棵成活的概率近似为9＝0.3.30 [类题通法]利用随机模拟估计概率应关注三点用整数随机数模拟试验估计概率时，首先要确定随机数的范围和用哪些数代表不同的试验结果．我们可以从以下三方面考虑：(1)当试验的基本事件等可能时，基本事件总数即为产生随机数的范围，每个随机数代表一个基本事件；(2)研究等可能事件的概率时，用按比例分配的方法确定表示各个结果的数字个数及总个数；(3)当每次试验结果需要n个随机数表示时，要把n个随机数作为一组来处理，此时一定要注意每组中的随机数字能否重复．[活学活用]甲、乙两支篮球队进行一局比赛，甲获胜的概率为0.6，若采用三局两胜制举行一次比赛，现采用随机模拟的方法估计乙获胜的概率．先利用计算器或计算机生成0到9之间取整数值的随机数，用0,1,2,3,4,5表示甲获胜；6,7,8,9表示乙获胜，这样能体现甲获胜的概率为0.6.因为采用三局两胜制，所以每3个随机数作为一组．例如，产生30组随机数：034 743 738 636 964 736 614 698 637 162332 616 804 560 111 410 959 774 246 762428 114 572 042 533 237 322 707 360 751据此估计乙获胜的概率为________．解析：产生30组随机数，就相当于做了30次试验．如果6,7,8,9中恰有2个或3个数出现，就表示乙获胜，它们分别是738,636,964,736,698,637,616,959,774,762,707.共11个．所以采用三局两胜制，乙获胜的概率约为1130≈0.367. 答案：[典例] 通过模拟试验，产生了20组随机数：6830 3013 7055 7430 7740 4422 78842604 3346 0952 6807 9706 5774 57256576 5929 9768 6071 9138 6754如果恰有三个数在1,2,3,4,5,6中，表示恰有三次击中目标，则四次射击中恰有三次击中目标的概率约为________．[解析] 表示三次击中目标分别是3013,2604,5725,6576,6754，共5组数，而随机数总共20组，所以所求的概率近似为520＝25%. [答案] 25%[易错防范]1．由题意可知，数字1,2,3,4,5,6代表击中，若不能正确理解各数字的意义，则容易导致题目错解．2．解决此类题目时正确设计试验，准确理解随机数的意义是解题的基础和关键．[成功破障]天气预报说，在今后的三天中，每一天下雨的概率均为40%，用随机模拟的方法估计这三天中恰有两天下雨的概率．可利用计算机产生0到9之间的整数值的随机数，如果我们用1,2,3,4表示下雨，用5,6,7,8,9,0表示不下雨，顺次产生的随机数如下：907 966 191 925 271 932 812 458569 683 631 257 393 027 556 488730 113 137 989 则这三天中恰有两天下雨的概率约为( )A.1320B ．720 C.920 D ．1120 解析：选B 由题意知模拟三天中恰有两天下雨的结果，经随机模拟产生了20组随机数，在20组随机数中表示三天中恰有两天下雨的有：191,271,932,812,631,393,137，共7组随机数，∴所求概率为720.[随堂即时演练]1．利用抛硬币产生随机数1和2，出现正面表示产生的随机数为1，出现反面表示产生的随机数为2.小王抛两次，则出现的随机数之和为3的概率为( )A.12B ．13 C.14D ．15解析：选A 抛掷硬币两次，产生的随机数的情况有(1,1)，(1,2)，(2,1)，(2,2)共四种，其中随机数之和为3的情况有(1,2)，(2,1)两种，故所求概率为24＝12. 2．已知某射击运动员每次击中目标的概率都是0.8.现采用随机模拟的方法估计该运动员射击4次，至少击中3次的概率：先由计算器算出0～9之间取整数值的随机数，指定0,1表示没有击中目标，2,3,4,5,6,7,8,9表示击中目标；因为射击4次，故以每4个随机数为一组，代表射击4次的结果．经随机模拟产生了20组随机数：5727 0293 7140 9857 03474373 8636 9647 1417 46980371 6233 2616 8045 60113661 9597 7424 6710 4281据此估计，该射击运动员射击4次至少击中3次的概率为( )A ．0.85B ．0.819 2C ．0.8D ． 解析：选D 该射击运动员射击4次至少击中3次，考虑该事件的对立事件，故看这20组数据中含有0和1的个数多少，含有2个或2个以上的有5组数，故所求概率为1520＝0.75. 3．一个正方体，它的表面涂满了红色，在它的每个面上切两刀，可得27个小正方体，从中任取一个它恰有一个面涂有红色的概率是________．解析：恰有一个面涂有红色在每一个侧面上只有一个，共有6个，故所求概率为29. 答案：294．从1,2,3,4,5这5个数中任取两个，则这两个数正好相差1的概率是________．解析：从5个数中任取两个，共有10种取法，两个数相差1的有1,2；2,3；3,4；4,5四种，故所求概率为410＝25. 答案：255．盒中有大小、形状相同的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．解：用1,2,3,4,5表示白球，6,7表示黑球．(1)步骤：①利用计算器或计算机产生1到7的整数随机数，每一个数一组，统计组数n ；②统计这n 组数中小于6的组数m ；③任取一球，得到白球的概率估计值是m n .(2)步骤：①利用计算器或计算机产生1到7的整数随机数，每三个数一组，统计组数n ；②统计这n 组数中，每个数字均小于6的组数m ；③任取三球，都是白球的概率估计值是m n. [课时达标检测]一、选择题1．袋子中有四个小球，分别写有“巴”“西”“奥”“运”四个字，有放回地从中任取一个小球，取到“奥”就停止．用随机模拟的方法估计直到第二次才停止的概率：先由计算器产生1到4之间取整数值的随机数，且用1,2,3,4表示取出的小球上分别写有“巴”“西”“奥”“运”四个字，以每两个随机数为一组，代表两次的结果，经随机模拟产生了20组随机数：13 24 12 32 43 14 24 32 31 2123 13 32 21 24 42 13 32 21 34据此估计，直到第二次才停止概率为( )A.15B.14C.13D.12答案：B2．用计算机模拟随机掷骰子的试验，估计出现2点的概率，下列步骤中不．正确的是( ) A ．用计算器的随机函数RANDI(1,7)或计算机的随机函数RANDBETWEEN(1,7)产生6个不同的1到6之间取整数值的随机数x ，如果x ＝2，我们认为出现2点B ．我们通常用计数器n 记录做了多少次掷骰子试验，用计数器m 记录其中有多少次出现2点，置n ＝0，m ＝0C ．出现2点，则m 的值加1，即m ＝m ＋1；否则m 的值保持不变D ．程序结束．出现2点的频率作为概率的近似值答案：A3．从3名男生和2名女生中任选3人参加演讲比赛，则这三人中恰有一名男生的概率是( )A.310B.35C.25D.13答案：A4．从2,4,6,8,10这5个数中任取3个，则这三个数能成为三角形三边的概率是( ) A.25B.710C.310D.35 答案：C5．甲、乙两人一起去游济南趵突泉公园，他们约定，各自独立地从1号到6号景点中任选4个进行游览，每个景点参观1小时，则最后一小时他们同在一个景点的概率是( )A.136B.19C.536D.16 答案：D二、填空题6．某汽车站每天均有3辆开往省城的分为上、中、下等级的客车，某天袁先生准备在该汽车站乘车前往省城办事，但他不知道客车的车况，也不知道发车顺序．为了尽可能乘上上等车，他采取如下策略：先放过一辆，如果第二辆比第一辆好则上第二辆，否则上第三辆．则他乘上上等车的概率为________．解析：共有6种发车顺序：①上、中、下；②上、下、中；③中、上、下；④中、下、上；⑤下、中、上；⑥下、上、中(其中画横线的表示袁先生所乘的车)，所以他乘坐上等车的概率为36＝12. 答案：127．某小组有五名学生，其中三名女生、两名男生，现从这个小组中任意选出两名分别担任正、副组长，则正组长是男生的概率是________．解析：从五名学生中任选两名，有10种情况，再分别担任正、副组长，共有20个基本事件，其中正组长是男生的事件有8种，则正组长是男生的概率是820＝25. 答案：258．现有五个球分别记为A ，B ，C ，D ，E ，随机取出三球放进三个盒子，每个盒子只能放一个球，则D 或E 在盒中的概率是________．解析：从5个球中取3个，有10种取法，再把3个球放入3个盒子，有6种放法，基本事件有60个，D 和E 都不在盒中含6个基本事件，则D 或E 在盒中的概率P ＝1－660＝910. 答案：910三、解答题9．袋中有五张卡片，其中红色卡片三张，标号分别为1,2,3；蓝色卡片两张，标号分别为1,2.(1)从以上五张卡片中任取两张，求这两张卡片颜色不同且标号之和小于4的概率；(2)向袋中再放入一张标号为0的绿色卡片，从这六张卡片中任取两张，求这两张卡片颜色不同且标号之和小于4的概率．解：(1)从五张卡片中任取两张的所有可能情况有如下10种：红1红2，红1红3，红1蓝1，红1蓝2，红2红3，红2蓝1，红2蓝2，红3蓝1，红3蓝2，蓝1蓝2.其中两张卡片的颜色不同且标号之和小于4的有3种情况，故所求的概率为P ＝310. (2)加入一张标号为0的绿色卡片后，从六张卡片中任取两张，除上面的10种情况外，多出5种情况：红1绿0，红2绿0，红3绿0，蓝1绿0，蓝2绿0，即共有15种情况，其中颜色不同且标号之和小于4的有8种情况，所以概率为P ＝815.10．甲盒中有红、黑、白三种颜色的球各3个，乙盒子中有黄、黑、白三种颜色的球各2个，从两个盒子中各取1个球．(1)求取出的两个球是不同颜色的概率；(2)请设计一种随机模拟的方法，来近似计算(1)中取出两个球是不同颜色的概率(写出模拟的步骤)．解：(1)设A 表示“取出的两球是相同颜色”，B 表示“取出的两球是不同颜色”．则事件A 的概率为：P (A )＝3×2＋3×29×6＝29. 由于事件A 与事件B 是对立事件，所以事件B 的概率为：P (B )＝1－P (A )＝1－29＝79. (2)随机模拟的步骤：第1步：利用抽签法或计算机(计算器)产生1～3和2～4两组取整数值的随机数，每组各有N 个随机数．用“1”表示取到红球，用“2”表示取到黑球，用“3”表示取到白球，用“4”表示取到黄球．第2步：统计两组对应的N 对随机数中，每对中两个数字不同的对数n .第3步：计算n N 的值，则n N就是取出的两个球是不同颜色的概率的近似值． 11．先后随机投掷2枚正方体骰子，其中x 表示第1枚骰子出现的点数，y 表示第2枚骰子出现的点数．(1)求点P (x ，y )在直线y ＝x －1上的概率；(2)求点P (x ，y )满足y 2<4x 的概率．解：(1)每颗骰子出现的点数都有6种情况，所以基本事件总数为6×6＝36个．记“点P (x ，y )在直线y ＝x －1上”为事件A ，A 有5个基本事件：A ＝{(2,1)，(3,2)，(4,3)，(5,4)，(6,5)}，∴P (A )＝536. (2)记“点P (x ，y )满足y 2<4x ”为事件B ，则事件B 有17个基本事件：当x ＝1时，y ＝1；当x ＝2时，y ＝1,2；当x ＝3时，y ＝1,2,3；当x ＝4时，y ＝1,2,3；当x ＝5时，y ＝1,2,3,4；当x＝6时，y＝1,2,3,4.∴P(B)＝1736.。
3.2.2 (整数值)随机数(random numbers)的产生
STAT
RANDI(0,1)
DEG
ENTER
STAT DEG
RANDI(0,1)
ENTER 0. STAT DEG
我们也可以用计算机产生随机数，而且也可以 直接统计出频数和频率.下面以掷硬币的试验为例 给出计算机产生随机数的方法.
用计算机产生随机数的方法（以Excel软件为例）： 打开Excel软件，执行下面的步骤： 1.选定A1格，键入“=RANDBETWEEN（0，1）”，按 Enter键，则在此格中的数是随机产生的0或1；
2.在古典概型中，事件A发生的概率如何计算？ P （A ）= A包含的基本事件的个数 基本事件的总数
假设我们要在尽量短的时间内，做10 000次抛硬 币的试验，我们该怎么做？如果一次一次地抛，肯定 要花费较多的时间，有没有更好的替代方法呢？
反面朝上
正面朝上
3.通过大量重复试验，反复计算事件发生的频率，再由 频率的稳定值估计概率，是十分费时的.对于实践中大
A.7/15
B.8/15
C.3/5
D.1
3．在20瓶墨水中，有5瓶已经变质不能使用，从这20 瓶墨水中任意取出1瓶，取出的墨水是变质墨水的概
1/4 如任意取出两瓶，则两瓶都不是变质墨水 率为_____;
量非古典概型的事件概率，又缺乏相关原理和公式求解 .
因此，我们设想通过计算机模拟试验解决这些矛盾.
1.了解随机数与伪随机数的概念.(重点)
2.会用计算器、计算机产生随机数. 3.通过随机试验体会统计结果的随机性及规律 性.(难点)
探究点1 随机数的产生 对于某个指定范围内的整数，每次从中有放 回地随机地取出的一个数都称为随机数. 那么你 有什么办法产生1～25之间的随机数？
np.random.randint 原理 -回复
np.random.randint 原理-回复np.random.randint的原理是什么？在Python中，np.random.randint是一个美妙的函数，它可以生成指定范围内的整数随机数。
它的基本语法如下所示：np.random.randint(low, high=None, size=None, dtype=int)其中，参数low表示随机数的最小值（包含），high表示随机数的最大值（不包含）。
可选参数size表示生成随机数的个数，dtype表示所生成随机数的数据类型。
np.random.randint的实现原理可以分为以下几个步骤：步骤一：参数处理在调用np.random.randint函数时，首先需要对传入的参数进行处理。
如果未传入high参数，则默认生成的随机数是从0到low之间（不包括low），即默认high的值为low。
同时，还会根据传入的size参数来确定生成随机数的个数。
步骤二：生成随机种子在计算机中，随机数生成是基于伪随机数算法实现的。
为了保证每次生成的随机数序列是不同的，需要设置一个种子值。
np.random.randint函数内部会根据不同的种子值生成不同的随机数序列。
如果未手动设置随机种子，函数会根据系统时间自动选择一个种子值。
步骤三：生成随机数生成随机种子之后，np.random.randint函数会根据指定的范围和个数生成随机数。
具体的生成过程是通过计算伪随机数序列的下一个值来实现的，这个序列称为伪随机数发生器。
步骤四：返回结果np.random.randint函数生成随机数的最后一步是返回生成的结果。
根据传入的参数，生成的随机数可能是一个单独的整数值，也可能是一个由整数组成的数组。
总结起来，np.random.randint函数的原理可以归纳为：处理参数、生成随机种子、生成随机数、返回结果。
通过这一系列步骤，我们可以方便地在指定范围内生成所需个数的整数随机数。
C++随机数（rand和srand）函数用法详解
C++随机数（rand和srand）函数⽤法详解c++随机数C++ 提供了⼀组函数以⽣成和使⽤随机数字。
随机数字就是从⼀组可能的值中进⾏随机选择⽽获得的⼀个值。
该组中的值都有相同的被选中的⼏率。
C++ 库有⼀个名为 rand() 的函数，每次调⽤该函数都将返回⼀个⾮负整数。
要使⽤ rand() 函数，必须在程序中包含 cstdlib 头⽂件。
以下是其⽤法⽰例：randomNum = rand();但是，该函数返回的数字其实是伪随机数。
这意味着它们具有随机数的表现和属性，但实际上并不是随机的，它们实际上是⽤算法⽣成的。
该算法需要⼀个起始值，称为种⼦，以⽣成数字。
如果没有给出⼀个种⼦，那么它将在每次运⾏时产⽣相同的数字流。
下⾯的程序说明了这⼀点：//This program demonstrates what happens in C++ if you// try to generate random numbers without setting a "seed".#include <iostream>#include <cstdlib>// Header file needed to use randusing namespace std;int main(){// Generate and printthree random numberscout << rand() << " ";cout << rand() << " ";cout << rand() << endl ;return 0;}第1次运⾏输出结果：41 18467 6334第2次运⾏输出结果：41 18467 6334要在每次运⾏程序时获得不同的随机数字流，则必须为随机数⽣成器提供⼀个种⼦以开始。
python random seed原理(一)
python random seed原理(一)Python random seed1. 介绍随机数在计算机编程中具有重要地位。
Python中的random模块提供了生成随机数的函数和方法。
然而，每次运行程序时，生成的随机数序列都是不同的。
为了使随机数的序列可重复，我们可以使用random seed功能。
2. 什么是random seed？在计算机生成随机数时，实际上是通过一系列算法生成的伪随机数。
这些算法是在给定种子(seed)的基础上生成的。
种子(seed)是一个整数值，它确定了随机数的起始点。
如果使用相同的种子(seed)，那么每次运行程序时生成的随机数序列都是相同的。
3. 使用random seed在Python中，我们可以通过random模块来设置随机数的种子(seed)值。
下面是使用random seed的示例代码：import random(123) # 设置随机数种子为123# 生成随机整数print((1, 10))# 生成随机小数print(())# 生成随机元素my_list = [1, 2, 3, 4, 5]print((my_list))当我们将seed设置为123时，无论运行多少次，输出的结果都是一致的。
如果我们将seed的值更改为其他整数，将会生成不同的随机数序列。
4. 为什么要使用random seed？在实际应用中，有时需要使用伪随机数来模拟真实情况。
比如，在测试和调试过程中，将随机数序列固定可以帮助我们重复出现错误以便调试和修复。
此外，如果我们需要对数据进行随机洗牌(shuffling)或随机抽样(sampling)，使用固定的随机数序列可以确保结果的可重复性。
5. 注意事项在使用random seed时，需要注意以下几点：•种子(seed)可以是任意整数。
但为了方便起见，通常使用正整数。
•在同一程序中，如果多次设置相同的seed值，将得到相同的随机数序列。
•默认情况下，如果没有设置seed值，Python会使用系统时间作为种子(seed)值，以确保每次运行程序时都生成不同的随机数序列。
随机数生成原理实现方法不同编程语言的随机数函数
随机数生成原理实现方法不同编程语言的随机数函数随机数是一种在一定范围内无规律分布的数值，用于模拟实际系统或进行密码学等领域的安全性验证。
随机数生成原理通常分为两类：伪随机数生成和真随机数生成。
1. 伪随机数生成（Pseudo-random Number Generation, PRNG）：伪随机数是由一定算法通过初始种子生成的，算法的输出看似无规律，但是实际上是可重现的。
伪随机数生成器通常使用一个算法（如线性同余法或梅森旋转算法）来生成一个序列，并将前一个数字作为种子来生成后一个数字。
伪随机数的质量取决于初始种子和生成算法的选择。
2. 真随机数生成（True Random Number Generation, TRNG）：真随机数是通过测量自然环境中的随机物理过程来生成的，例如粒子衰变或环境噪声。
真随机数生成器依赖于不可预测的物理过程来生成随机数，因此具有更高的随机性。
真随机数的生成过程复杂且昂贵，通常需要额外的硬件设备或外部源来提供随机性。
不同编程语言的随机数函数实现方法：以下是几种常见编程语言中随机数函数的实现方法：1.C语言：```c#include <stdio.h>#include <stdlib.h>int maiint i;for (i = 0; i < 10; i++)printf("%d\n", rand(); // 生成随机数}return 0;```2. Java语言：Java语言中，可以使用java.util.Random类来生成伪随机数。
Random类提供了多个方法（如nextInt(、nextDouble(）来生成不同类型的随机数。
例程如下：```javaimport java.util.Random;public class RandomExamplepublic static void main(String[] args)Random random = new Random(; // 创建Random对象for (int i = 0; i < 10; i++)System.out.println(random.nextInt(); // 生成随机数}}```3. Python语言：Python语言中，可以使用random模块来生成伪随机数。
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random随机数原理
Random随机数原理
随机数在计算机科学中起着重要的作用，它被广泛应用于密码学、模拟实验、游戏开发等领域。
而随机数的产生离不开Random随机数原理。
一、Random随机数原理简介
Random随机数原理是指通过计算机算法生成一系列看似无序的数字序列，这些数字序列在统计学上具有无相关性和均匀分布的特点。
Random随机数原理的核心思想是利用输入的种子（seed）通过一系列数学运算来产生随机数。
种子在每次生成随机数时都会变化，从而使得随机数序列具有不可预测性。
二、Random随机数的生成过程
1. 初始化：通过给定的种子值初始化Random对象。
种子值可以是时间戳、硬件设备信息等，确保每次生成的随机数序列都是不同的。
2. 生成伪随机数：通过一系列数学运算，例如线性同余法（Linear Congruential Generator，LCG）或梅森旋转算法（Mersenne Twister），生成伪随机数序列。
这些数学运算的目的是消除随机数之间的相关性，并且使得生成的随机数符合均匀分布。
3. 输出随机数：根据需要，输出生成的随机数。
可以通过指定随机数的范围、精度等参数来满足具体的应用需求。
三、Random随机数的应用举例
1. 密码学：随机数在密码学中起着至关重要的作用。
例如，在生成密钥、初始化向量（IV）等过程中，需要使用高质量的随机数来增加密码系统的安全性。
2. 模拟实验：在科学研究和工程设计中，模拟实验是一种重要的手段。
随机数可以用来模拟现实世界的不确定性，例如天气变化、人口增长等，从而得到更加准确的实验结果。
3. 游戏开发：在游戏开发中，随机数被广泛应用于生成地图、敌人的行为、道具掉落等方面，增加游戏的变化性和趣味性。
四、Random随机数的特点和注意事项
1. 无相关性：生成的随机数之间应该是无相关的，即一个随机数的生成不会影响到下一个随机数的产生。
2. 均匀分布：生成的随机数应该符合均匀分布，即在给定的范围内，每个数值出现的概率应该接近相等。
3. 种子的选择：种子的选择对于随机数的质量和安全性至关重要。
应该使用具有足够熵值的种子，例如使用操作系统提供的随机数生成器生成种子。
4. 伪随机性：由于计算机是确定性的，所以生成的随机数实际上是伪随机数。
但是，通过合理选择的算法和种子，可以使得生成的随机数序列具有足够的随机性。
总结：
Random随机数原理是一种通过算法生成看似无序的数字序列的方法。
它在密码学、模拟实验、游戏开发等领域具有重要应用。
通过合理选择种子和算法，生成的随机数序列具有无相关性和均匀分布的特点。
然而，需要注意种子的选择和算法的质量，以确保生成的随机数具有足够的随机性。