正文

寫一個偽隨機數(shù)產(chǎn)生器prng（生成偽隨機數(shù)）

發(fā)布時間：2023-05-23 14:48:01 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 101

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于寫一個偽隨機數(shù)產(chǎn)生器prng的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

開始之前先推薦一個非常厲害的Ai人工智能工具，一鍵生成原創(chuàng)文章、方案、文案、工作計劃、工作報告、論文、代碼、作文、做題和對話答疑等等

只需要輸入關(guān)鍵詞，就能返回你想要的內(nèi)容，有小程序、在線網(wǎng)頁版、PC客戶端和批量生成器

問友Ai官網(wǎng)：https://ai.de1919.com。

本文目錄:

有關(guān)隨機的一些問題
漢蒙洗牌原理
偽隨機數(shù)的生成方法

寫一個偽隨機數(shù)產(chǎn)生器prng（生成偽隨機數(shù)）

有關(guān)隨機的一些問題

首先，我們先談?wù)劻孔恿W(xué)上的隨機。
關(guān)于量子力學(xué)中的隨機是真隨機還是偽隨機，這個持兩邊觀點的人都有，而且不乏物理巨頭。其中決定論的支持者以愛因斯坦為代表，非決定論的支持者以玻爾為代表。我們大致總結(jié)一下這兩種觀點的矛盾，概括起來主要有：
①是否具有嚴格的因果決定論或非決定論？
②有沒有超距作用？自然界發(fā)展的規(guī)律是定域的還是非定域的？
③自然界的基本規(guī)律是純客觀的，還是會受到主觀觀測行為的影響？
簡單的說，決定論就是認為物質(zhì)的運動有嚴格的因果關(guān)系，是定域的，不會受主觀觀察行為的影響；認為量子力學(xué)中的“隨機”性并不是真隨機，而是尚未找到一種解釋粒子這種看似隨機的行為。而非決定論中則持相反觀點，認為粒子的隨機性是內(nèi)稟的，是一種基本性質(zhì)。
接下來，我們再看看計算機的偽隨機數(shù)。這個比較好理解，計算機中的隨機函數(shù)是按照一定算法模擬產(chǎn)生的，其結(jié)果是確定的，是可見的。我們可以這樣認為這個可預(yù)見的結(jié)果其出現(xiàn)的概率是100%。所以用計算機隨機函數(shù)所產(chǎn)生的“隨機數(shù)”并不隨機，是偽隨機數(shù)。

一般地，偽隨機數(shù)的生成方法主要有以下3種：
　?。?）直接法（Direct Method），根據(jù)分布函數(shù)的物理意義生成。缺點是僅適用于某些具有特殊分布的隨機數(shù)，如二項式分布、泊松分布。
　?。?）逆轉(zhuǎn)法（Inversion Method），假設(shè)U服從[0，1]區(qū)間上的均勻分布，令X=F-1（U），則X的累計分布函數(shù)（CDF）為F。該方法原理簡單、編程方便、適用性廣。
　?。?）接受拒絕法（Acceptance-Rejection Method）：假設(shè)希望生成的隨機數(shù)的概率密度函數(shù)（PDF）為f，則首先找到一個PDF為g的隨機數(shù)發(fā)生器與常數(shù)c，使得f （x）≤cg（x），然后根據(jù)接收拒絕算法求解。由于算法平均運算c次才能得到一個希望生成的隨機數(shù)，因此c的取值必須盡可能小。顯然，該算法的缺點是較難確定g與c。
　　因此，偽隨機數(shù)生成器（PRNG）一般采用逆轉(zhuǎn)法，其基礎(chǔ)是均勻分布，均勻分布PRNG的優(yōu)劣決定了整個隨機數(shù)體系的優(yōu)劣。

其實說白了，就是通過一定的算法，來選出一長串看似隨機的數(shù)列，但是這串數(shù)列確實嚴格確定的。
我們再說回來，真假隨機還有一個關(guān)鍵性的問題，就是是否能對未來進行準確的預(yù)言。一個很突出的例子，就是人是否有自由意志？如果決定論是成立的，那么人將喪失所謂的自由意志，因為他每時每刻的思維活動都可以被嚴格確定，所謂的自由意志只不過是個幻象罷了。從這點上來說，我個人是支持非決定論的。

漢蒙洗牌原理

漢蒙洗牌原理是隨機抽樣技術(shù)算法。根據(jù)查詢相關(guān)公開信息顯示，漢蒙洗牌是一種以蒙特卡羅方式，使用一個偽隨機數(shù)生成器（PRNG）來模擬一副牌的洗牌，每一次發(fā)牌的結(jié)果都是不同的，該算法非常實用且運行起來速度很快，可用于實現(xiàn)游戲中真實的洗牌效果。

寫一個偽隨機數(shù)產(chǎn)生器prng（生成偽隨機數(shù)）

偽隨機數(shù)的生成方法

一般地，偽隨機數(shù)的生成方法主要有以下3種：
（1）直接法（Direct Method），根據(jù)分布函數(shù)的物理意義生成。缺點是僅適用于某些具有特殊分布的隨機數(shù)，如二項式分布、泊松分布。
（2）逆轉(zhuǎn)法（Inversion Method），假設(shè)U服從[0，1]區(qū)間上的均勻分布，令X=F-1（U），則X的累計分布函數(shù)（CDF）為F。該方法原理簡單、編程方便、適用性廣。
（3）接受拒絕法（Acceptance-Rejection Method）：假設(shè)希望生成的隨機數(shù)的概率密度函數(shù)（PDF）為f，則首先找到一個PDF為g的隨機數(shù)發(fā)生器與常數(shù)c，使得f（x）≤cg（x），然后根據(jù)接收拒絕算法求解。由于算法平均運算c次才能得到一個希望生成的隨機數(shù)，因此c的取值必須盡可能小。顯然，該算法的缺點是較難確定g與c。
因此，偽隨機數(shù)生成器（PRNG）一般采用逆轉(zhuǎn)法，其基礎(chǔ)是均勻分布，均勻分布PRNG的優(yōu)劣決定了整個隨機數(shù)體系的優(yōu)劣[7]。下文研究均勻分布的PRNG。

以上就是關(guān)于寫一個偽隨機數(shù)產(chǎn)生器prng相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。