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写一个伪随机数产生器prng（生成伪随机数）
发布时间：2023-05-23 14:48:01
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创意岭 阅读：
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大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于写一个伪随机数产生器prng的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
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本文目录:
有关随机的一些问题
首先，我们先谈谈量子力学上的随机。关于量子力学中的随机是真随机还是伪随机，这个持两边观点的人都有，而且不乏物理巨头。其中决定论的支持者以爱因斯坦为代表，非决定论的支持者以玻尔为代表。我们大致总结一下这两种观点的矛盾，概括起来主要有：
①是否具有严格的因果决定论或非决定论？
②有没有超距作用？自然界发展的规律是定域的还是非定域的？
③自然界的基本规律是纯客观的，还是会受到主观观测行为的影响？
简单的说，决定论就是认为物质的运动有严格的因果关系，是定域的，不会受主观观察行为的影响；认为量子力学中的“随机”性并不是真随机，而是尚未找到一种解释粒子这种看似随机的行为。而非决定论中则持相反观点，认为粒子的随机性是内禀的，是一种基本性质。
接下来，我们再看看计算机的伪随机数。这个比较好理解，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。
其实说白了，就是通过一定的算法，来选出一长串看似随机的数列，但是这串数列确实严格确定的。
我们再说回来，真假随机还有一个关键性的问题，就是是否能对未来进行准确的预言。一个很突出的例子，就是人是否有自由意志？如果决定论是成立的，那么人将丧失所谓的自由意志，因为他每时每刻的思维活动都可以被严格确定，所谓的自由意志只不过是个幻象罢了。从这点上来说，我个人是支持非决定论的。
汉蒙洗牌原理
汉蒙洗牌原理是随机抽样技术算法。根据查询相关公开信息显示，汉蒙洗牌是一种以蒙特卡罗方式，使用一个伪随机数生成器（PRNG）来模拟一副牌的洗牌，每一次发牌的结果都是不同的，该算法非常实用且运行起来速度很快，可用于实现游戏中真实的洗牌效果。
伪随机数的生成方法
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[7]。下文研究均匀分布的PRNG。
以上就是关于写一个伪随机数产生器prng相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。
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