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

通过噪音生成的随机数是真随机数还是伪随机数

通过噪声生成的随机数通常被称为伪随机数。这是因为它们实际上是基于某种算法产生的，并非完全不可预测。这种技术常用于计算机程序中，如密码学、模拟实验等，因为虽然它们看起来随机，但如果知道生成算法和当前的状态（种子），理论上可以重现序列。

真正的随机数，也称为真随机数或物理随机数，来自自然界中无法预测的过程，比如大气噪声、放射性衰变等。然而，获取和处理真随机数在实际应用中往往困难，而且成本较高，所以计算机科学中广泛使用的仍是伪随机数生成器（PRNGs）。

真随机数和伪随机数有什么区别

真随机数是指通过物理过程产生的随机数，例如量子力学效应、热噪声等。这些过程是完全随机的，不可预测，因此生成的随机数是真正的随机数。

伪随机数是通过计算机算法生成的数字序列，看起来像随机数，但是其实是可预测的。伪随机数生成算法需要一个起始值，称为种子，然后根据特定的计算公式生成数字序列。因为计算机算法是可预测的，所以伪随机数生成算法生成的随机数是有规律的，而且是可重复的。

因此，真随机数是真正的随机，而伪随机数是可预测的。在安全性要求高的领域，如密码学、金融等，需要使用真随机数生成器来保证随机性和安全性。