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prng伪随机数生成器

发布时间：2023-05-25 06:57:33 稿源：创意岭阅读： 78

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本文目录:

伪随机数怎么找规律？
用算法加密数据是否每次都会产生密钥
如何找到伪随机数规律

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伪随机数怎么找规律？

真正意义上的随机数（或者随机事件）在某次产生过程中是按照实验过程中表现的分布概率随机产生的，其结果是不可预测的，是不可见的。而计算机中的随机函数是按照一定算法模拟产生的，其结果是确定的，是可见的。我们可以这样认为这个可预见的结果其出现的概率是100%。所以用计算机随机函数所产生的“随机数”并不随机，是伪随机数。

一般地，伪随机数的生成方法主要有以下3种：

（1）直接法（Direct Method），根据分布函数的物理意义生成。缺点是仅适用于某些具有特殊分布的随机数，如二项式分布、泊松分布。

（2）逆转法（Inversion Method），假设U服从[0，1]区间上的均匀分布，令X=F-1（U），则X的累计分布函数（CDF）为F。该方法原理简单、编程方便、适用性广。

（3）接受拒绝法（Acceptance-Rejection Method）：假设希望生成的随机数的概率密度函数（PDF）为f，则首先找到一个PDF为g的随机数发生器与常数c，使得f（x）≤cg（x），然后根据接收拒绝算法求解。由于算法平均运算c次才能得到一个希望生成的随机数，因此c的取值必须尽可能小。显然，该算法的缺点是较难确定g与c。

因此，伪随机数生成器（PRNG）一般采用逆转法，其基础是均匀分布，均匀分布PRNG的优劣决定了整个随机数体系的优劣。下文研究均匀分布的PRNG。

伪随机数发生器

用算法加密数据是否每次都会产生密钥

是的，用算法加密数据每次都会产生密钥。
加密算法是一种数学计算过程，它将明文数据转换为密文数据，以保护数据的机密性和安全性。加密算法需要使用密钥来完成加密过程，因为密钥包含了算法使用的一些参数和计算规则。密钥的选择和管理非常重要，因为它们决定了加密过程的强度和安全性。
每次加密数据时，都需要使用一个新的密钥来保证数据的安全性。这是因为如果使用相同的密钥来加密多个数据，那么攻击者只需要获取到一次密钥就可以轻松地解密所有数据，从而破坏数据的机密性和安全性。因此，每次加密数据时都需要使用一个新的密钥来保证数据的安全性。
此外，现代加密算法通常还会使用一些随机数来生成密钥，以增加攻击者绿色密钥的难度。这些随机数可以是用户提供的随机数，也可以是系统自动生成的随机数。因此，每次加密数据时都会生成一个新的密钥，以确保加密过程的安全性。
综上所述，用算法加密数据每次都会产生密钥，这是为了确保加密过程的安全性和机密性。

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如何找到伪随机数规律

找到伪随机数规律的方法有：
1、直接法（DirectMethod），根据分布函数的物理意义生成。缺点是仅适用于某些具有特殊分布的随机数，如二项式分布、泊松分布。
2、逆转法（InversionMethod），假设U服从[0，1]区间上的均匀分布，令X=F-1（U），则X的累计分布函数（CDF）为F。该方法原理简单、编程方便、适用性广。
3、接受拒绝法（Acceptance-RejectionMethod）：假设希望生成的随机数的概率密度函数（PDF）为f，则首先找到一个PDF为g的随机数发生器与常数c，使得f（x）≤cg（x），然后根据接收拒绝算法求解。由于算法平均运算c次才能得到一个希望生成的随机数，因此c的取值必须尽可能小。显然，该算法的缺点是较难确定g与c。
因此，伪随机数生成器（PRNG）一般采用逆转法，其基础是均匀分布，均匀分布PRNG的优劣决定了整个随机数体系的优劣。下文研究均匀分布的PRNG。
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