现在的随机函数发生器大都采用的是线性法。 的概念是这样描述的:设m是一个给定的正整数,如果两个整数a,b用m除,所得的余数相同,则称a,b对模m。所谓线性法(又叫混合同法),就是这样的一个公式:X[i+1]=(A*X[i]+C) mod M;经前人研究表明,在M=2^q的条件下,参数A,C,X[0]按如下选取,周期较大,概率统计特性好:A=2^b+1=2^(log2(M
在计算机科学中,线性随机数生成器(Linear Congruential Generator,LCG)是一种广泛使用的伪随机数生成算法。它的核心思想是通过一系列简单的数学运算生成一个伪随机数序列。本文将详细记录如何解决Python中线性随机数生成器的问题,涵盖环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优及迁移指南。 ### 环境预检 在开始之前,我们需要确认我们的系统环境是否符合要
线性随机数生成器介绍:古老的LCG(linearcongruentialgenerator)代表了最好最朴素的伪随机数产生器算法。主要原因是容易理解,容易实现,而且速度快。LCG 算法数学上基于公式:X(n+1)=(a*X(n)+c)%m其中,各系数为:模m,m>0系数a,0<a<m增量c,0<=c<m原始值(种子)0<=X(0)<m其中参数c,m,a比较敏感,或者说直接影响了伪随机数产生的质量。一般而言,高LCG的m是2的指数次幂(一般2^32或者2^64),因为这样取模操作截断最右的32或64位就可以了。多数编译器的库中使用了该理论实现其伪随机
转载 2012-03-27 21:03:00
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线性随机数生成器LCG)是一种广泛使用的伪随机数生成算法,特别是在需要快速生成随机数的应用中。然而,简单实现可能会导致周期短、随机性差等问题,这篇博文将会带你了解如何在 Java 中解决这些问题。 ### 环境配置 为了让 Java LCG 正常运作,我们需要配置一个合适的开发环境。我们将使用 Java Development Kit (JDK),并建议使用 Maven 来管理依赖。以下
原创 6月前
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1、随机数生成器与/dev/random:随机数生成器,顾名思义就是能随机产生数字,不能根据已经产生的预测下次所产生的的“器”(器存在软件与硬件之分),真正的随机数生成器其产生的随机数具有随机性、不可预测性、不可重现性。什么是真正的随机数生成器?指的是由传感器采集设备外部温度、噪声等不可预测的自然量产生的随机数。比如Linux的/dev/random设备文件其根据设备中断(键盘中断、鼠标中断等
引言利用数学的方法产生随机数的优点具有速度快、可对模拟问题进行复算检查、具有较好的统计特性。通过检验符合均匀性、随机性、独立性就可以当作真正的随机数随机数经典的随机数产生方法为是线性法,即Linear Congruence Generator (LCG),由Lehmer于1951年提出。 :对于两个整数A、B,如果它们同时除以一个自然M的余数相同,就说A、B对于模M,A≡Bmod
线性随机数生成器介绍: 古老的LCG(linear congruential generator)代表了最好最朴素的伪随机数产生器算法。主要原因是容易理解,容易实现,而且速度快。  LCG 算法数学上基于公式: X(n+1) = (a * X(n) + c) % m
Random Java中的Random类生成的是伪随机数,使用的是48-bit的种子,然后调用一个linear congruential formula线性方程(Donald Knuth的编程艺术的3.2.1节) 如果两个Random实例使用相同的种子,并且调用同样的函数,那么生成的sequen
原创 2022-12-28 11:57:38
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1:随机数生成器类 Random 是 .NET 的伪随机数生成器,要生成各种类型的随机数,必须先得到它的实例对象,然后再生成随机数2:种子随机数生成是从种子值开始。 如果反复使用同一个种子,就会生成相同的数字系列,产生不同序列的一种方法是使种子值与时间相关3:对象实例默认情况下,Random 类的无参数构造函数使用系统时钟生成其种子值参数化构造函数可提供一个 Int32 类型的数字为起始值4:生
转载 2023-12-19 23:21:31
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随机数是以相同的概率从一组有限的数字中选取的。所选数字并不具有完全的随机性,因为它们是用一种确定的数学算法选择的,但是从实用的角度而言,其随机程度已足够了。   1 Byte[] k = new Byte[10]; 2 System.Random r = new Random(); 3 4 //用随机数填充指定字节数组的元素 5 r.NextBytes(k); 6
原创 2007-01-31 11:41:00
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前言 别问,问就是 \(\tt rand\) 太慢。 代码 戳我 //NOI2021 D2T1 ULL myRand(ULL &k1, ULL &k2) { ULL k3 = k1, k4 = k2; k1 = k4; k3 ^= (k3 << 23); k2 = k3 ^ k4 ^ (k3 >> ...
转载 2021-07-28 17:31:00
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线性生成随机数在计算机上可以用物理方法来产生随机数,但价格昂贵,不能重复,使用不便。另一种方法是用数学递推公式产生,这样产生的序列与真正的随机数序列不同,所以称为伪随机数或伪随机序列,只要方法和参数选择合适,所产生的伪随机数就能满足均匀性和独立性,与真正的随机数具有相近的性质。产生随机数的方法是先用一定的方法产生[0,1]均匀分布的随机数,然后通过一个适当的变换就可以得到符合某一概率模型
# 实现 Java 随机数线性公式 ## 介绍 在计算机科学中,随机数生成器是一个非常重要的概念。其中,线性法是一种常用的伪随机数生成算法。本文将逐步教会你如何在 Java 中实现线性公式,帮助你理解其原理及实现方式。 ## 线性公式 线性法的数学表达式如下: ``` X_{n+1} = (a * X_n + c) mod m ``` 其中: - \( X_{n}
原创 8月前
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# Python随机数生成器 随机数在计算机科学和统计学中被广泛使用,用于模拟实验、密码学、游戏等领域。Python语言提供了强大的随机数生成器模块,可以方便地生成各种类型的随机数。本文将介绍Python中常用的随机数生成器及其应用,并提供代码示例。 ## 随机数的概念与应用 随机数是在一定范围内以不可预测的方式生成的数值。在计算机科学中,随机数广泛应用于以下领域: 1. 模拟实验:在科学
原创 2023-12-24 07:10:25
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betarnd 贝塔分布的随机数生成器 binornd 二项分布的随机数生成器 chi2rnd 卡方分布的随机数生成器 exprnd 指数分
转载 2023-11-07 13:49:29
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随机性是指一系列事件或结果中不存在任何可预测模式或顺序。真正的随机性难以实现,特别是在计算机这样的确定
3122: [Sdoi2013]随机数生成器Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 256 MBSubmit: 258  Solv
原创 2013-06-26 17:45:20
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随机数生成器(TRNG)真随机数生成器(TRNG)的突出特点就是她的输出不可复制的。例如,如果我们抛 100 次硬币并将这 100 次结果记作一个 100 位长的序列:地球上几乎没有人可以产生与这 100 位相同的序列。真随机数生成器都是基于物理过程,主要的例子包括抛硬币、掷骰子、半导体声音、数字电路中的时钟抖动和放射性衰变。密码学中通常使用 TRNG 生成会话密钥,然后在 Alice 和 Bo
随机数生成算法调查和思考 1、线性算法:      现在用得最广泛的伪随机数产生算法就是所谓的线性算法。其随机数序列{Xn}由方程:Xn+1 = ( aXn + c ) mod m得到,其中m>0称为模数,0≤ a <m称为乘数,0≤c <m称为增量,0≤X0<m称为初始值或种子,当m、a、c、X0都是整数时,通
转载 2023-11-07 00:58:19
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摘要 我们希望在划分我们的测试时,我们将考虑所有的场景,但是太容易忽略不常用的用例。 这就是随机测试生成器的好处。我们可能在测试几十个测试用例后感觉很舒适;这些工具能生成几百个。随着更多的东西被扔到墙上,一些有趣 的东西更有可能被粘在墙上。   在第一个尝试FsCheck和基于属性的测试后,我恼火了。  Haskell编程语言已经存在一段时间了,然而我从来不用它
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