计算机中的随机数是如何产生的，以及为什么将随机数称为伪随机数。

计算机中产生随机数的方式通常使用伪随机数生成器（Pseudo Random Number Generator，PRNG），它是一种特殊的算法，可以生成看似随机的数字序列，但实际上这些数字序列是通过数学计算得到的。随机数生成器需要一个起始的种子数值，然后通过对这个种子进行一系列的数学计算，生成一系列的随机数。

PRNG 在计算机科学中被广泛使用，但是由于其生成的数字序列是通过计算得到的，因此这些数字序列并不是真正意义上的随机序列。因此，将它们称为伪随机数。

PRNG 的种子值会影响生成的随机数字序列，因此如果使用相同的种子值，PRNG 会生成相同的随机数序列。这意味着，如果攻击者知道了 PRNG 的种子值，他们可以预测生成的随机数序列，从而破解系统的安全措施。因此，为了增加安全性，PRNG 通常使用随机的种子值，例如使用系统时间或者读取硬件设备的状态作为种子值。

总的来说，计算机中的随机数是由伪随机数生成器产生的，它们看起来随机，但实际上是通过计算得到的数字序列。由于这些数字序列并不是真正随机的，所以被称为伪随机数。

相关问题

java中为什么Random类产生的随机数被称为“伪”随机数？

Java中的Random类产生的随机数被称为“伪”随机数，是因为它们的生成过程基于一个确定的起点（称为种子），每次生成的随机数序列都是基于该种子的，因此如果两个Random对象使用相同的种子，则它们生成的序列将完全相同。

虽然这些随机数看起来是随机的，但它们不是真正的随机数，因为它们是通过算法计算得到的。真正的随机数是由物理过程产生的，而不是通过计算机生成的，例如放射性衰变或者热噪声等。因此，Java中的随机数仅是伪随机数，而不是真正的随机数。

为什么Random类产生的随机数被称为“伪”随机数？

Random类产生的随机数被称为"伪"随机数，是因为它们实际上是通过算法生成的，而不是真正的随机数。这些算法使用一个称为"种子"的初始值来计算随机数序列。相同的种子将会生成相同的随机数序列，这意味着随机数的生成是可预测的。

由于计算机程序是确定性的，使用相同的种子和算法，每次生成的随机数序列都是一样的。因此，这些随机数被称为伪随机数，因为它们在一定程度上是可预测的。

要生成真正的随机数，需要使用物理过程或者真正的随机事件作为随机源。例如，使用硬件设备的噪声、无线电活动或者天气数据等作为随机源会更接近真正的随机数。