简要说明所用编程系统中伪随机数发生器有关的函数，对其进行 如下3组编程测试，将运行结果截屏到Word： (a)设置种子为1，输出5~10个数；(b)设置一个不是1的种子，输出5~10个数； (c)设置随时间变化的种子，输出5~10个数。

在大多数编程系统中，比如Python、Java等，都有内置的伪随机数生成器函数。它们通常包含以下几个关键部分：

1. 随机数生成器（Random Number Generator, RNG）函数：用于生成一系列看似随机但实际上是由特定算法确定的数字。例如，在Python中，可以使用`random`模块的`randint`函数。

# Python示例
import random

# (a) 设置种子为1
random.seed(1)
numbers = [random.randint(5, 10) for _ in range(5)]  # 输出5-10之间5个随机数

# (b) 设置非1的种子
random.seed(42)  # 使用一个其他值作为种子
more_numbers = [random.randint(5, 10) for _ in range(5)]

# (c) 随时间变化的种子（这里无法直接体现，因为时间戳在内存中）
# 实际上，如果需要每调用一次就更新种子，我们可以用当前时间戳
# seed(time.time()) 或者自增计数器，但在许多语言中这需要额外处理

在完成测试后，你需要在各自的代码块后运行，并截取生成的随机数序列，然后把这些截图粘贴到Word文档中。请注意，由于这里是文字描述，我无法展示实际的屏幕截图。你可以按照上述代码在相应的编程环境中运行并保存结果。

相关问题

简要说明devc++中伪随机数发生器有关的函数，对其进行如下3组编程测试

在 Dev-C++ 中，可以使用标准库中的 `<cstdlib>` 或 `<stdlib.h>` 头文件中的函数来生成伪随机数。最常见的函数包括 `rand()` 和 `srand()`。

1. `rand()` 函数用于生成随机数序列，它返回一个从0到`RAND_MAX`（通常为32767）之间的伪随机整数。
2. `srand()` 函数用于设置 `rand()` 函数生成随机数序列的种子，通常使用当前时间作为种子，即 `srand(time(0))`，这样每次程序运行时都能产生不同的随机数序列。

接下来，我将为你展示如何在 Dev-C++ 中进行3组编程测试以使用这些函数生成随机数。

**编程测试1：生成一个随机整数序列**

#include <cstdlib>
#include <ctime>
#include <iostream>

int main() {
    // 设置随机数种子
    srand(static_cast<unsigned int>(time(0)));
    for (int i = 0; i < 10; ++i) {
        // 生成并打印10个随机数
        std::cout << rand() << std::endl;
    }
    return 0;
}

**编程测试2：生成一个指定范围内的随机整数**

#include <cstdlib>
#include <ctime>
#include <iostream>

int main() {
    // 设置随机数种子
    srand(static_cast<unsigned int>(time(0)));
    int lower = 10; // 定义最小值
    int upper = 50; // 定义最大值
    int random_number = lower + rand() % (upper - lower + 1);
    std::cout << "随机数为: " << random_number << std::endl;
    return 0;
}

**编程测试3：生成随机浮点数**

#include <cstdlib>
#include <ctime>
#include <iostream>
#include <iomanip>

int main() {
    // 设置随机数种子
    srand(static_cast<unsigned int>(time(0)));
    std::cout << std::fixed << std::setprecision(2); // 设置浮点数输出精度为2位小数
    for (int i = 0; i < 5; ++i) {
        // 生成并打印5个0到1之间的随机浮点数
        std::cout << rand() / static_cast<double>(RAND_MAX) << std::endl;
    }
    return 0;
}

3. CUDA编程模型是什么样的，请画图并简要说明kernel函数启动对应GPU上Grid、Block、Thread配置过程

CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一种由NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型，它允许开发者利用GPU的强大浮点运算能力进行高性能计算。CUDA编程模型基于数据并行处理的理念，主要包含以下几个核心组件：

1. **主机程序（Host Program）**：运行在CPU上的程序，负责管理GPU资源以及将任务分派给GPU。

2. **设备程序（Device Program, 或者Kernel）**：运行在GPU上的小段可重用代码，称为"kernel"。这些函数在GPU的核心执行单元（流多处理器Stream Multiprocessors, SMs）上并行执行。

3. **Grid**：每个GPU上执行的一组kernel实例。Grid是一个二维数组，由一系列线程块构成。

4. **Block**：一组执行相同任务的线程集合，通常由1D、2D或3D数组表示。每个block有自己的私有内存空间。

5. **Thread**：单个执行单元，它是最小的并行单位。在Block内，threads按照网格布局排列。

当编写CUDA程序时，会有一个主机程序首先分配一个或多个grid到GPU，并指定每个grid应该有多少blocks。接着，主机将kernel函数发送到GPU，并指定每个block的大小（thread count per block）。在GPU上，每个block内的threads会被自动并行化执行，它们共享一部分全局内存，而block之间的数据交换则依赖于私有内存或显存（shared memory 和 texture memory）。

下面是一个简单的流程图概述：

+---> Block A     +--------->
          |           |
+---------> Block B     +--------->
          |           |
| ...                  | ...     |
+-----------------------+
|
V
+-----------------------+
| GPU设备 (Device)      |
+-----------------------+
|   Kernel函数       |
|  - 线程启动         |
|  - 共享内存访问    |
|  - 并行计算        |
+