Скажите пожалуйста, есть ли некий алгоритм для получения случайного числа? Скажем, функция rand в С. Как она работает? Под простым rand есть же некий алгоритм. Читал про Генератор псевдослучайных чисел.В целом, более менее понятно для человека, но, как объяснить компьютеру выбери случайное число?

Удобный и надежный генератор случайных чисел для лотерей, конкурсов и других целей. Генератор случайных чисел для лотереи здесь! С его помощью Вы обязательно выберете свои. Генератор случайных чисел для проведения конкурсов вконтакте. Генерирует случайное число в заданном диапазоне. На сайте содержится информация, не предназначенная для лиц младше 18 лет. Все права на изображения и тексты принадлежат их авторам. О проекте Обратная связь Отзывы и предложения. Мы в социальных сетях: Вконтакте.

То есть, я не понимаю, как выглядит этот алгоритм случайных чисел именно для компьютера? Что значит выбрать случайное число для компьютера?. Вопрос задан более года назад.

5124 просмотра. На самом деле, случайные числа нужны для нескольких целей, и алгоритма, подходящего для всех, нет и быть не может. Для моделирования может быть важным нормальное распределение выпадающих чисел. Здесь и случайное число по формуле вполне прокатит. Для игровых целей может быть важна именно высокая случайность числа (то есть, грубо говоря, вероятность выпадения 00000000, и 11111111 одинакова и не зависит от предыдущих выпадений). Для безопасности обязательна невозможность выведения следующих чисел из предыдущих (или каких-то других условий).

Ну, а в идеале случайные числа вообще не должны вычисляться - если есть качественный поставщик энтропии. Это либо уже упомянутый аппаратный генератор, либо просто какие-то данные, которые невозможно восстановить или проанализировать одновременно с работой алгоритма.

Зависит от конкретной задачи и условий. Качественный поставщик энтропии еще надо спроектировать доказать его случайность и т.д. И еще есть в нем есть физическое ограничение на скорость выдачи случайных чисел. Обычно и не нужно таких сложностей, поэтому делается проще - ставится програмный генератор псевдослучайных чисел /dev/urandom, который периодически засеивается 'абсолютно' случайным числом. Кому нужно 'абсолютно' случайное число может обращаться напрямую к /dev/random.

Но он может исчерпаться и перестать выдавать числа. Отличия хорошо расписаны здесь. : я прям не знаю, вам верить, или Интелу. Они, говорят, что у них источник энтропии честный, хардварный недетерминированный процесс. 3.2.1 The all-digital Entropy Source (ES), also known as a non-deterministic random bit generator (NRBG), provides a serial stream of entropic data in the form of zeroes and ones. The ES runs asynchronously on a self-timed circuit and uses thermal noise within the silicon to output a random stream of bits at the rate of 3 GHz. Так что знай-не знай процессы, а это настоящий рандом.

Rand, емнип, это линейный конгруэнтный метод, плохой, небезопасный для криптографии, но зато быстрый. А так, без внешнего источника 'случайности', компьютер не может генерировать случайные для нас числа, т.к. Компьютер действует по строго определённой логике, поэтому люди придумывают сложные алгоритмы псевдослучайных чисел, которые выдают последовательность, похожую на случайную, если же нужны действительно случайные числа, то нужно брать их из физических процессов, которые мы предсказать не в силах. Для примера, когда мы бросаем кубик, мы предполагаем, что выпавшее число случайное, но на самом деле это не так, если знать начальное положение кубика, учесть все силы, действующие на него до падения(трением о воздух в принципе можно пренебречь) и поверхность, на которую он упадёт, то можно предсказать, какое там будет число ещё до того, как он упал, но мы этого не знаем и предсказать не можем, поэтому считаем его случайным. В компьютере в качестве такого кубика может служить аппаратный генератор( шум с звуковой карты, сигнал с вебкамеры, движение мыши, какие-то другие действия пользователя, которые для компьютера являются случайными, а лучше несколько таких источников, смешанных по особым алгоритмам. Для примера можете написать в командной строке линукса cat /dev/random он начнёт выдавать какие-то непонятные символы и рано или поздно они закончатся, если подвигать мышью, на экране может появиться ещё несколько символов.

По поводу системы уравнений: Сейчас перечитал и заметил, что даны X0, X1, X2, X3. До этого подумал что даны только X1, X2, X3 — придумал небольшую хитрость для вычисления a, c, m по трем выходам: Допустим даны X0 X1 = X0. a + c (mod m), X2 = X1. a + c (mod m).

(X2 — X1) — (X1 — X0) = a. (X1 — X0) — (X1 — X0) (mod m) X2 + X0 — 2.X1 = (a — 1). (X1 — X0) + k.m Если при выборе a, c, m для максимизации периода следовали условиям (в частности, (a — 1) делит все простые делители m), то (a — 1). n = s.m для некоторых n n0 и s=s(n). При этом n0 не больше максимальной степени простого числа в разложении m. Обозначим Q = (X2 — X1) — (X1 — X0). Тогда Q.n z.

Книги нужно читать, а не сжигать. АМАНАР.Высшая церемониальная ЧЕРНАЯ МАГИЯ в теории и практике. Скачать Назад в раздел. Книга: Высшая церемониальная черная магия в теории и практике. Автор: Аманар. Аннотация, отзывы читателей, иллюстрации. Купить книгу. Автор: Аманар Название: Книга Чёрта Издательство: Шико Год: 2009. Качество: Фото страниц. Страниц: 398. Аманар книга черная магия на. Купить книгу «Высшая церемониальная черная магия в теории и практике» автора Аманар и другие произведения в разделе Книги.

m. Если взять достаточно большое n, можно вычислить z. m и высчитать c' и a' по этому модулю. Если выходное число Xi' не совпадает с соответствующим известным выходом Xi, то можно уменьшить модуль с помощью НОД: newmod = gcd(mod, Xi' — Xi) и пересчитать a' и c'.

Опять же, если получить 4й, 5й, выходы, то очень быстро можно восстановить реальный m, а следовательно, a и c. Есть еще куча способов быстрее восстановить m (например в в z может быть много небольших простых делителей, на которые можно поделить с помощью небольшого перебора). Кроме того, перед возведением в степерь Q можно умножить на специальным образом сформированное число, чтобы необходимое n было не слишком велико для вычислений. Проверил на нескольких случайных a, c, m с m до 1024 — бит — восстанавливается достаточно быстро. Как-то давно спорил по поводу генератора псевдослучайных чисел с другом, который по совместительству профессор университета Ганновера. Я сказал тогда, что проблема надумана — он доказывал мне с пеной у рта с формулами и математическими выкладками, что я не прав и (в теории) предсказать seed вполне возможно.

К моему счастью он еще и неплохой программист — и понял мой такой пример (кстати в действительности используется, например у нас в генераторе): Каждый раз разные псевдослучайные биты в initial и в seed заливаются разными потоками асинхронно всяким мусором, как то — длинна интервала (ticks) между последними heartbeat потока, каждое n-ное время ожидания (ticks) мутекса, размер некоторого пула в n-ный момент времени, xor на handle передающийся в какой-нибудь асинхронный callback, пара случайных битов из md5 какой-нибудь user credential, и т.д. Биты строятся в seed примерно как в sha-512, причем напомню асинхронно, т.е.

Теоретически параллельно сразу M потоками. Кто в теме, представляет себе на какой порядок это все отличается от того же отслеживания движений мыши пользователя И хоть все это и псевдослучайно, и алгоритм расчета известен, но вероятность просчитать конечный результат стремится к нулю. Что, после моей просьбы оценить эту вероятность, мой оппонент скрипя зубами и подтвердил. А статья супер — однозначно в закладки.