为什么Random类产生的随机数被称为“伪”随机数?
时间: 2023-11-20 12:04:48 浏览: 71
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一个确定性算法生成的,并不是真正的随机数。这个算法基于一个称为"种子"的初始值来生成随机数序列。如果使用相同的种子值,那么生成的随机数序列将是完全相同的。
由于伪随机数是通过算法生成的,所以它们在某种程度上是可预测的。虽然这个算法会尽可能地模拟真正的随机性,但结果仍然是确定性的,因此被称为伪随机数。
要生成真正的随机数,需要依赖于一些外部的随机事件或物理过程,如放射性衰变或大气噪声等。这样的真正随机数生成器称为"真随机数生成器"。但是,由于真随机数生成器的硬件要求较高且成本昂贵,所以在实际应用中,通常使用伪随机数就足够了。
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。
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。