我很好奇,计算机真的能产生随机数吗 30
2个回答
2021-07-04 · 专注互联网教育 云南省部级重点院校
新华电脑学校
云南新华电脑学校是经云南省教育厅批准成立的省(部)级重点计算机专业学校,采用三元化管理模式,教学设备先进,师资雄厚学生毕业即就业,学院引进了电商企业入驻,创建心为电商创业园区,实现在校即创业
向TA提问
关注
展开全部
计算机理论上可以产生统计意义上的真随机数 。首先,「真随机」也有不同的含义, 真正的真随机目测只有量子力学了……一般的所谓真随机不是指这个,而是指 统计意义 上的随机,也就是具备不确定性,可以被安全的用于金融等领域,下面的真随机也均指这个。
大部分程序和语言中的随机数(比如 C 中的,MATLAB 中的),确实都只是 伪随机 。是由可确定的函数(比如线性同余),通过一个种子(比如时钟),产生的伪随机数。这意味着:如果知道了种子,或者已经产生的随机数,都可能获得接下来随机数序列的信息(可预测性)。
直观来想,计算机是一种可确定,可预测的的设备,想通过一行一行的确定的代码自身产生真随机,显然不可能。但是, 我们或许可以迂回一下 ,一个典型的例子就是 UNIX 内核中的随机数发生器(/dev/random),它在 理论上能产生真随机 。即这个随机数的生成,独立于生成函数,或者说这个产生器是非确定的。
实现方法:简单的讲就是软硬结合,或者说,引入系统外的变量(把软件,代码,算法想象成一个封闭的系统)。具体来讲,UNIX 维护了一个 熵池 ,不断收集非确定性的设备事件,即机器运行环境中产生的 硬件噪音 来作为种子。 比如说:IO请求的响应时间, 特定硬件中断的时间间隔, 键盘敲击速度,鼠标移动速度,甚至周围的电磁波等等……直观的说, 你每按一次键盘,动一下鼠标,邻居家 wifi 信号强度变化,磁盘写入速度,等等信号,都可能被用来生成随机数 。
程序和算法本身不能产生真随机,但是计算机系统作为整体可以迂回产生统计意义上的真随机 。
大部分程序和语言中的随机数(比如 C 中的,MATLAB 中的),确实都只是 伪随机 。是由可确定的函数(比如线性同余),通过一个种子(比如时钟),产生的伪随机数。这意味着:如果知道了种子,或者已经产生的随机数,都可能获得接下来随机数序列的信息(可预测性)。
直观来想,计算机是一种可确定,可预测的的设备,想通过一行一行的确定的代码自身产生真随机,显然不可能。但是, 我们或许可以迂回一下 ,一个典型的例子就是 UNIX 内核中的随机数发生器(/dev/random),它在 理论上能产生真随机 。即这个随机数的生成,独立于生成函数,或者说这个产生器是非确定的。
实现方法:简单的讲就是软硬结合,或者说,引入系统外的变量(把软件,代码,算法想象成一个封闭的系统)。具体来讲,UNIX 维护了一个 熵池 ,不断收集非确定性的设备事件,即机器运行环境中产生的 硬件噪音 来作为种子。 比如说:IO请求的响应时间, 特定硬件中断的时间间隔, 键盘敲击速度,鼠标移动速度,甚至周围的电磁波等等……直观的说, 你每按一次键盘,动一下鼠标,邻居家 wifi 信号强度变化,磁盘写入速度,等等信号,都可能被用来生成随机数 。
程序和算法本身不能产生真随机,但是计算机系统作为整体可以迂回产生统计意义上的真随机 。
展开全部
计算机理论上可以产生统计意义上的真随机数 。首先,「真随机」也有不同的含义, 真正的真随机目测只有量子力学了……一般的所谓真随机不是指这个,而是指 统计意义 上的随机,也就是具备不确定性,可以被安全的用于金融等领域,下面的真随机也均指这个。
大部分程序和语言中的随机数(比如 C 中的,MATLAB 中的),确实都只是 伪随机 。是由可确定的函数(比如线性同余),通过一个种子(比如时钟),产生的伪随机数。这意味着:如果知道了种子,或者已经产生的随机数,都可能获得接下来随机数序列的信息(可预测性)。
直观来想,计算机是一种可确定,可预测的的设备,想通过一行一行的确定的代码自身产生真随机,显然不可能。但是, 我们或许可以迂回一下 ,一个典型的例子就是 UNIX 内核中的随机数发生器(/dev/random),它在 理论上能产生真随机 。即这个随机数的生成,独立于生成函数,或者说这个产生器是非确定的。
实现方法:简单的讲就是软硬结合,或者说,引入系统外的变量(把软件,代码,算法想象成一个封闭的系统)。具体来讲,UNIX 维护了一个 熵池 ,不断收集非确定性的设备事件,即机器运行环境中产生的 硬件噪音 来作为种子。 比如说:IO请求的响应时间, 特定硬件中断的时间间隔, 键盘敲击速度,鼠标移动速度,甚至周围的电磁波等等……直观的说, 你每按一次键盘,动一下鼠标,邻居家 wifi 信号强度变化,磁盘写入速度,等等信号,都可能被用来生成随机数 。
程序和算法本身不能产生真随机,但是计算机系统作为整体可以迂回产生统计意义上的真随机 。
大部分程序和语言中的随机数(比如 C 中的,MATLAB 中的),确实都只是 伪随机 。是由可确定的函数(比如线性同余),通过一个种子(比如时钟),产生的伪随机数。这意味着:如果知道了种子,或者已经产生的随机数,都可能获得接下来随机数序列的信息(可预测性)。
直观来想,计算机是一种可确定,可预测的的设备,想通过一行一行的确定的代码自身产生真随机,显然不可能。但是, 我们或许可以迂回一下 ,一个典型的例子就是 UNIX 内核中的随机数发生器(/dev/random),它在 理论上能产生真随机 。即这个随机数的生成,独立于生成函数,或者说这个产生器是非确定的。
实现方法:简单的讲就是软硬结合,或者说,引入系统外的变量(把软件,代码,算法想象成一个封闭的系统)。具体来讲,UNIX 维护了一个 熵池 ,不断收集非确定性的设备事件,即机器运行环境中产生的 硬件噪音 来作为种子。 比如说:IO请求的响应时间, 特定硬件中断的时间间隔, 键盘敲击速度,鼠标移动速度,甚至周围的电磁波等等……直观的说, 你每按一次键盘,动一下鼠标,邻居家 wifi 信号强度变化,磁盘写入速度,等等信号,都可能被用来生成随机数 。
程序和算法本身不能产生真随机,但是计算机系统作为整体可以迂回产生统计意义上的真随机 。
本回答被网友采纳
已赞过
已踩过<
评论
收起
你对这个回答的评价是?
推荐律师服务:
若未解决您的问题,请您详细描述您的问题,通过百度律临进行免费专业咨询