1樓:匿名使用者
隨機bai函式產生的是一種偽du隨機數,它實際是一種序列發zhi生器,有固定的算dao法,只有當種子不專
同時屬,序列才不同,所以不應該把種子固定在程式中,應該用隨機產生的數做種子,如程式執行時的時間等。
以c++為例,應先用srand()設定不同種子,否則每次呼叫rand()得到的值是一樣的。
什麼是隨機數及隨機數種子,能不能詳細通俗介紹一下?
2樓:小肥肥啊
隨機數就是就隨機數種子中取出的數。種子就是個序號,這個序號交給一個數列管理器,通過這個序號,你從管理器中取出一個數列,這個數列就是你通過那個序號得到的隨機數。
但這個隨技術並不真正隨機。因為它是通過某個演算法的得到。也就是說你給數列管理器同一個序號將得到同樣一個「隨機」數列。
也就是說種子和隨機數列是一一對應的。=f(x), x 就是種子,f()是演算法,是數列,這個數列看上去是隨機的,這是因為an的通項很複雜。
例如:從1、2、3、4、5、6、7、8、9、0這十個數中隨機取出一個數,取出的數是6的話,那麼6就叫隨機數。十個數字就叫隨機數種子。
如果是從1到50之間取數字,取出的數字叫隨機數,這1到50那50個數字就叫隨機數種子。
3樓:匿名使用者
隨機數在科學研究與工程實際中有著極其重要的應用!
簡單來說,隨機數就是一個數列,這個數列可能滿足一定的概率分佈,也許其滿足的分佈並不為我們所知。
不知道你是否知道一個經典的例子:「使用一根針和兩條線求圓周率」(如果不知到你可以搜一下)。這個實驗我們可以使用數學模擬(蒙特卡羅模擬)的方法來進行,這樣可以最大限度的節約實驗所消耗的時間(使用計算機),也在一定程度上剔除了人為因素的影響。
但有一個前提必須考慮,就是模擬的隨機性要好。怎樣體現呢,這時就需要使用「好」的隨機數來替代我們的物理實驗。
據我所知,隨機數在科學**上有著非常重要的應用!還有密碼學中,隨機數也是基礎之一。
數學方法產生隨機數應該稱之為「偽隨機數」,只有使用物理方法才能得到真正的隨機數!
為了得到數學上的偽隨機數,我們就要研究「為隨機數發生器」!
通常,0-1區間上的均勻隨機數是基礎的基礎,因此,大量的工作是圍繞它的!在此基礎之上,又可以得到符合正態分佈,beta分佈等的偽隨機數。
「種子」是什麼呢?
經典的偽隨機數發生器是這樣的:
x(n+1)= a * x(n) + b
顯然通過上式我們能夠得到一個數列,前提是x(0)應該給出,依次我們就可以算出x(1),x(2)...;當然不同的x(0)就會得到不同的數列。
可以說:「x(0)」就是種子。
對於一個應用級的偽隨機數發生器,所有的「偽隨機數」,均勻的分佈於一個「軌道」上,幾乎所有的數都可以做為種子。數字「0」,有時是一個特例,不能作為種子,當然它取決於你使用的隨機數發生器!
呵呵,樓上說的言簡意賅,但那個函式並不複雜,你可以搜一下「素數模偽隨機數發生器」
x(n+1)= a * x(n),
只不過這個a的確定不是太簡單,要求隨機性好(期望0.5,標準差1/12);週期長!
當然還有更好的發生器,週期可達2^6***x - 1(具體的忘了)!
4樓:匿名使用者
我的理解啊,大家**:
種子就是個序號,這個序號交給一個數列管理器,通過這個序號,你從管理器中取出一個數列,這個數列就是你通過那個序號得到的隨機數。但這個隨技術並不真正隨機。因為它是通過某個演算法的得到。
也就是說你給數列管理器同一個序號將得到同樣一個「隨機」數列。
也就是說種子和隨機數列是一一對應的。=f(x), x 就是種子,f()是演算法,是數列,這個數列看上去是隨機的,這是因為an的通項很複雜。
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