随机数生成

随机数生成 是指通过某种算法或物理过程产生一系列不可预测的数值。随机数在计算机科学、统计学、数据分析、模拟实验等领域中具有广泛的应用。

随机数生成的类型
伪随机数（Pseudo-Random Numbers）：

定义：伪随机数并不完全随机，而是通过某些算法生成的，看起来像是随机的。伪随机数生成器（PRNG）使用一个初始值（种子）和特定的数学算法生成随机数序列。如果种子相同，生成的随机数序列是相同的。
常见算法：例如线性同余法、梅森旋转算法（Mersenne Twister）。
用途：大多数计算机应用，如游戏、模拟、统计抽样等，都使用伪随机数。
真随机数（True Random Numbers）：

定义：真随机数是完全不可预测的，其生成依赖于某些物理现象，例如电子噪声、放射性衰变等。这些随机数不依赖于算法，因而不可能完全预测或重复。
用途：真随机数通常用于需要极高安全性的场景，比如加密系统、密码学等领域。

随机数的应用
模拟与建模：在蒙特卡罗方法中，随机数用来模拟复杂系统的行为。
加密与安全性：随机数在生成密钥、盐值等加密操作中非常关键，尤其是在密码学中，使用真随机数能提高系统的安全性。
游戏开发：随机数用于生成不可预测的游戏事件，如角色生成、怪物出现等。
统计学与数据分析：随机数常用于抽样、实验设计等分析过程。