Что такое случайность в компьютере? Как происходит генерация случайных чисел? В этой статье мы постарались дать простые ответы на эти вопросы.

В программном обеспечении, да и в технике в целом существует необходимость в воспроизводимой случайности: числа и картинки, которые кажутся случайными, на самом деле сгенерированы определённым алгоритмом. Это называется псевдослучайностью, и мы рассмотрим простые способы создания псевдослучайных чисел. В конце статьи мы сформулируем простую теорему для создания этих, казалось бы, случайных чисел.

Определение того, что именно является случайностью, может быть довольно сложной задачей. Существуют тесты (например, колмогоровская сложность), которые могут дать вам точное значение того, насколько случайна та или иная последовательность. Но мы не будем заморачиваться, а просто попробуем создать последовательность чисел, которые будут казаться несвязанными между собой.

Часто требуется не просто одно число, а несколько случайных чисел, генерируюемых непрерывно. Следовательно, учитывая начальное значение, нам нужно создать другие случайные числа. Это начальное значение называется семенем , и позже мы увидим, как его получить. А пока давайте сконцентрируемся на создании других случайных значений.

Создание случайных чисел из семени

Один из подходов может заключаться в том, чтобы применить какую-то безумную математическую формулу к семени, а затем исказить её настолько, что число на выходе будет казаться непредсказуемым, а после взять его как семя для следующей итерации. Вопрос только в том, как должна выглядеть эта функция искажения.

Давайте поэкспериментируем с этой идеей и посмотрим, куда она нас приведёт.

Функция искажения будет принимать одно значение, а возвращать другое. Назовём её R.

R(Input) -> Output

Если значение нашего семени 1, то R создаст ряд 1, 2, 3, 4, … Выглядит совсем не случайно, но мы дойдём до этого. Пусть теперь R добавляет константу вместо 1.

R (x ) = x + c

Если с равняется, например, 7, то мы получим ряд 1, 8, 15, 22, … Всё ещё не то. Очевидно, что мы упускаем то, что числа не должны только увеличиваться, они должны быть разбросаны по какому-то диапазону. Нам нужно, чтобы наша последовательность возвращалась в начало — круг из чисел!

Числовой круг

Посмотрим на циферблат часов: наш ряд начинается с 1 и идёт по кругу до 12. Но поскольку мы работаем с компьютером, пусть вместо 12 будет 0.

Теперь начиная с 1 снова будем прибавлять 7. Прогресс! Мы видим, что после 12 наш ряд начинает повторяться, независимо от того, с какого числа начать.

Здесь мы получаем очень важно свойство: если наш цикл состоит из n элементов, то максимальное число элементов, которые мы можем получить перед тем, как они начнут повторяться это n.

Теперь давайте переделаем функцию R так, чтобы она соответствовала нашей логике. Ограничить длину цикла можно с помощью оператора модуля или оператора остатка от деления.

R(x) = (x + c) % m

R (x ) = (x + c ) % m

На этом этапе вы можете заметить, что некоторые числа не подходят для c. Если c = 4, и мы начали с 1, наша последовательность была бы 1, 5, 9, 1, 5, 9, 1, 5, 9, … что нам конечно же не подходит, потому что эта последовательность абсолютно не случайная. Становится понятно, что числа, которые мы выбираем для длины цикла и длины прыжка должны быть связаны особым образом.

Если вы попробуете несколько разных значений, то сможете увидеть одно свойство: m и с должны быть взаимно простыми.

До сих пор мы делали «прыжки» за счёт добавления, но что если использовать умножение? Умножим х на константу a .

R(x) = (ax + c) % m

R (x ) = (ax + c ) % m

Свойства, которым должно подчиняться а, чтобы образовался полный цикл, немного более специфичны. Чтобы создать верный цикл:

1. (а — 1) должно делиться на все простые множители m
2. (а — 1) должно делиться на 4, если m делится на 4

Эти свойства вместе с правилом, что m и с должны быть взаимно простыми составляют теорему Халла-Добелла. Мы не будем рассматривать её доказательство, но если бы вы взяли кучу разных значений для разных констант, то могли бы прийти к тому же выводу.

Выбор семени

Настало время поговорить о самом интересном: выборе первоначального семени. Мы могли бы сделать его константой. Это может пригодиться в тех случаях, когда вам нужны случайные числа, но при этом нужно, чтобы при каждом запуске программы они были одинаковые. Например, создание одинаковой карты для каждой игры.

Еще один способ — это получать семя из нового источника каждый раз при запуске программы, как в системных часах. Это пригодится в случае, когда нужно общее рандомное число, как в программе с бросанием кубика.

Конечный результат

Когда мы применяем функцию к её результату несколько раз, мы получаем рекуррентное соотношение. Давайте запишем нашу формулу с использованием рекурсии.

Понятный и удобный генератор чисел онлайн, который пользуется в последнее время популярность. Наибольшее распространение получил при розыгрыше призов в социальных сетях, среди пользователей.

Так-же имеет популярность в других сферах. Также у нас есть или паролей и чисел.

Наш генератор случайных рандомных чисел онлайн.

Наш генератор рандомайзер не требует его скачивать на ваш персональный ПК. Все происходит в режиме генератор числа онлайн. Просто укажите такие параметры, как: диапазон чисел онлайн, в котором будут случайным образом выбраны числа. Так же укажите количество чисел, которое будет выбрано.

Для примера, у Вас есть группа Вконтакте. В группе вы разыгрываете 5 призов, среди числа участников, которые сделают репост записи. С помощью специального приложения, мы получили список участников. Каждому присвоили свой порядковый номер для чисел онлайн.

Теперь переходим к нашему онлайн генератору и указываем диапазон чисел (количество участников). Например, задаем, что чисел онлайн необходимо 5, так как у нас 5 призов. Теперь жмем кнопку генерации. Тогда получаем 5 случайных чисел онлайн, в диапазоне от 1 до 112 включительно. Сгенерированые 5 чисел онлайн будут соответствовать порядковому номеру пяти участников, которые стали победителями розыгрыша. Все просто и удобно.

Еще один плюс генератор случайных чисел чисел в том, что все числа онлайн выдаются рандомным образом. Тоесть повлиять на него, либо вычислить, какое число будет следующем, не представляется возможным. Что делает сказать, честным и надежным, а администрацию, которая разыгрывает призы с помощью нашего бесплатного генератора, честной и порядочной в лице участников конкурса. А если вы сомневаетесь относительно какого-то решения, то вы можете воспользоваться нашим

Почему случайный число генератор лучший?

Дело в том, что генератор чисел онлайн доступен на любом устройстве и всегда онлайн. Вы можете совершенно честно сгенерировать любое число для любого вашего замысла. А та же для проекта использовать генератор случайных чисел онлайн. Особенно если надо определить победителя игры или для иного числа онлайн. Дело в том, что случайный число генератор генерирует любые числа совершенно случайно без алгоритмов. Это по сути как для чисел.

Генератор случайных чисел онлайн бесплатно!

Генератор случайных чисел онлайн бесплатно для каждого. Вам не нужно скачивать или покупать любой генератор случайных чисел онлайн для розыгрыша. Надо просто зайти на наш сайт и получить нужный вам результат рандом. У нас есть не только случайный число генератор но и нужный многим который точно поможет вам выиграть в лотерею. Настоящий генератор случайных чисел онлайн для лотерей это абсолютная случайность. Которую наш сайт способен вам обеспечить.

Случайный число онлайн

Если вы ищете случайный число онлайн то мы создали этот ресурс именно для вас. Мы постоянно совершенствуем наши алгоритмы. Вы здесь получите настоящий случайный число генератор. Он обеспечит любые потребности как нужный вам случайный генератор совершенно бесплатно и в любое время. Создавайте с нами случайные числа онлайн. Будьте всегда уверены в полной случайности каждого сгенерированного числа.

Генератор случайных чисел рандом

Наш генератор случайных чисел рандом выбирает числа совершенно случайно. Не имеет никакого значения день или час у вас на компьютере. Это настоящий слепой выбор. Генератор рандом просто перетасовывает в случайном порядке все числа. А потом случайно выбирает из них заданную вами количество случайных чисел. Иногда числа могут повторяться, что доказывает полную случайность генератора чисел рандом.

Рандом онлайн

Рандом самый верный вариант для розыгрыша. Онлайн генератор это действительно случайный выбор. Вы защищены от любого влияния на выбор случайного числа. Сняв процесс рандом онлайн выбора победителя на видео. Это все что вам нужно. Устраивайте честные розыгрыши в сети с нашим онлайн генератором чисел. Вы получаете победителей и довольных игроков. А мы радость что смогли угодить вам нашим рандом генератором.

Пожалуйста, помогите сервису одним кликом: Расскажите друзьям про генератор!

Генератор чисел онлайн в 1 клик

Генератор случайных чисел, который представлен на нашем сайте, очень удобен. К примеру, его можно использовать в розыгрышах и лотереях для определения победителя. Призеры определяются таким образом: программой выдается одно или несколько чисел в любом диапазоне, заданном Вами. Подтасовку результатов можно сразу исключить. А благодаря этому победитель определяется в честном выборе.

Иногда требуется получение некоторого количества случайных чисел сразу. К примеру, хочется заполнить лотерейный билет «4 из 35», доверившись случаю. Можно сделать проверку: если подбросить монетку 32 раза, какая будет вероятность того, что выпадет 10 реверсов подряд (орел/решка вполне могут назначаться цифрами 0 и 1)?

Случайное число онлайн видеоинструкция - рандомайзер

Наш генератор чисел очень простой в применении. Он не требует загрузки программы на компьютер – им можно пользоваться онлайн. Для получения нужного Вам числа необходимо установить диапазон случайных чисел, количество и, по желанию, разделитель чисел и исключить повторы.

Чтобы сгенерировать случайные числа в определенном диапазоне частот:

• Выберете диапазон;
• Укажите количество случайных чисел;
• Функция «Разделитель чисел» служит для красоты и удобства их отображения;
• При необходимости включите/отключите повторы при помощи галочки;
• Нажмите кнопку «Сгенерировать».

По итогу Вы получите случайные числа в заданном диапазоне. Результат генератора чисел может быть скопирован или отправлен на e-mail. Лучше всего будет сделать скриншот либо видео данного процесса генерации. Наш рандомайзер решит любые Ваши задачи!

Числа сопровождают нас повсюду - номер дома и квартиры, телефона, автомобиля, паспорта, пластиковой карты, даты, пароли электронной почты. Одни сочетания цифр мы выбираем сами, но большинство получаем случайно. Не отдавая себе в этом отчета, мы каждый день используем числа, сгенерированные случайным образом. Если пинкоды мы придумываем, то уникальные коды кредитной или зарплатной карты генерируются надежными системами, исключающими доступ к паролям. Генераторы случайных чисел обеспечивают защиту в областях, требующих скорости обработки информации, безопасности и независимой обработки данных.

Процесс генерации псевдослучайных чисел подчинен определенным законам и используется достаточно давно, например, при проведении лотерей. В недавнем прошлом розыгрыши проводились с помощью лототронов или жребия. Сейчас во многих странах выигрышные номера государственных лотерей определяются именно набором сгенерированных случайных чисел.

Преимущества способа

Итак, генератор случайных чисел - независимый современный механизм для случайного определения комбинаций чисел. Уникальность и совершенство этого способа заключаются в невозможности внешнего вмешательства в процесс. Генератор представляет собой комплекс программ, построенный, например, на шумовых диодах. Аппарат формирует поток случайных шумов, текущие значения которых преобразуются в числа и составляют комбинации.

Генерирование чисел обеспечивает мгновенный результат - на составление комбинации уходит несколько секунд. Если говорить о лотереях, участники сразу могут узнать, совпал ли номер билета с выигрышным. Это позволяет проводить тиражи так часто, как этого хотят участники. Но главное преимущество метода в непредсказуемости и невозможности просчитать алгоритм подбора чисел.

Как происходит генерирование псевдослучайных чисел

На самом деле случайные числа не случайны - ряд начинается с заданного числа и генерируется по алгоритму. Генератор псевдослучайных чисел (ГПСЧ или PRNG - pseudorandom number generator) – и есть алгоритм, порождающий последовательность, на первый взгляд, не связанных чисел, подчиненных обычно равномерному распределению. В информатике псевдослучайные числа используются во многих приложениях: в криптографии, имитационном моделировании, методе Монте-Карло и т. д. От свойств ГПСЧ зависит качество результата.

Источником генерирования могут быть физические шумы от космических излучений до шума в резисторе, но подобные устройства приложения сетевой безопасности почти не применяют. В криптографических приложениях используют особые алгоритмы, генерирующие последовательности, которые не могут быть статистически случайными. Однако правильно выбранный алгоритм позволяет получать ряды чисел, проходящих большинство тестов на случайность. Период повторения в таких последовательностях больше рабочего интервала, из которого взяты числа.

Во многих современных процессорах содержится ГПСЧ, например, в RdRand. В качестве альтернативы создаются наборы случайных чисел, публикуемые в одноразовом блокноте (словаре). Источник чисел в этом случае ограничен и не обеспечивает полной сетевой безопасности.

История ГПСЧ

Прообразом генератора случайных чисел можно считать настольную игру Сенет, распространенную в Древнем Египте в 3500 г. до нашей эры. По условиям, участвовали два игрока, ходы определяли, бросая четыре плоские черно-белые палочки - они были подобием ГПСЧ того времени. Палочки подбрасывали одновременно, и подсчитывали очки: если одна упала вверх белой стороной, 1 очко и дополнительный ход, две белых - два очка и так далее. Максимальный результат в пять очков получал игрок, выбросивший четыре палочки черной стороной.

В наши дни генератор ERNIE много лет применяли в Великобритании при розыгрышах лотереи. Разделяют два основных метода генерации выигрышных номеров: линейный конгруэнтный и аддитивный конгруэнтный. Эти и другие методы основаны на принципе случайности выбора и обеспечиваются ПО, бесконечно продуцирующим числа, угадать последовательность которых невозможно.

ГПСЧ функционирует непрерывно, например, в игровых автоматах. По законам США, это обязательное условие, которое должны соблюсти все поставщики программного обеспечения.

• Tutorial

Вы когда-нибудь задумывались, как работает Math.random()? Что такое случайное число и как оно получается? А представьте вопрос на собеседовании - напишите свой генератор случайных чисел в пару строк кода. И так, что же это такое, случайность и возможно ли ее предсказать?

Меня очень увлекают различные IT головоломки и задачки и генератор случайных чисел - одна из таких задачек. Обычно в своем телеграм канале я разбираю всякие головоломки и разные задачи с собеседований. Задача про генератор случайных чисел набрала большую популярность и мне захотелось увековечить ее в недрах одного из авторитетных источников информации - то бишь здесь, на Хабре.

Данный материал будет полезен всем тем фронтендерам и Node.js разработчикам, кто на острие технологий и хочет попасть в блокчейн проект/стартап, где вопросы про безопасность и криптографию, хотя бы на базовом уровне, спрашивают даже у фронтендеров.

Генератор псевдослучайных чисел и генератор случайных чисел

Для того, чтобы получить что-то случайное, нам нужен источник энтропии, источник некого хаоса из который мы будем использовать для генерации случайности.

Этот источник используется для накопления энтропии с последующим получением из неё начального значения (initial value, seed), которое необходимо генераторам случайных чисел (ГСЧ) для формирования случайных чисел.

Генератор ПсевдоСлучайных Чисел использует единственное начальное значение, откуда и следует его псевдослучайность, в то время как Генератор Случайных Чисел всегда формирует случайное число, имея в начале высококачественную случайную величину, которая берется из различных источников энтропии.

Энтропия - это мера беспорядка. Информационная энтропия - мера неопределённости или непредсказуемости информации.

Выходит, что чтобы создать псевдослучайную последовательность нам нужен алгоритм, который будет генерить некоторую последовательность на основании определенной формулы. Но такую последовательность можно будет предсказать. Тем не менее, давайте пофантазируем, как бы могли написать свой генератор случайных чисел, если бы у нас не было Math.random()

ГПСЧ имеет некоторый алгоритм, который можно воспроизвести.
ГСЧ - это получение чисел полностью из какого либо шума, возможность просчитать который стремится к нулю. При этом в ГСЧ есть определенные алгоритмы для выравнивания распределения.

Придумываем свой алгоритм ГПСЧ

Генератор псевдослучайных чисел (ГПСЧ, англ. pseudorandom number generator, PRNG) - алгоритм, порождающий последовательность чисел, элементы которой почти независимы друг от друга и подчиняются заданному распределению (обычно равномерному).

Мы можем взять последовательность каких-то чисел и брать от них модуль числа. Самый простой пример, который приходит в голову. Нам нужно подумать, какую последовательность взять и модуль от чего. Если просто в лоб от 0 до N и модуль 2, то получится генератор 1 и 0:

Function* rand() { const n = 100; const mod = 2; let i = 0; while (true) { yield i % mod; if (i++ > n) i = 0; } } let i = 0; for (let x of rand()) { if (i++ > 100) break; console.log(x); }
Эта функция генерит нам последовательность 01010101010101… и назвать ее даже псевдослучайной никак нельзя. Чтобы генератор был случайным, он должен проходить тест на следующий бит. Но у нас не стоит такой задачи. Тем не менее даже без всяких тестов мы можем предсказать следующую последовательность, значит такой алгоритм в лоб не подходит, но мы в нужном направлении.

А что если взять какую-то известную, но нелинейную последовательность, например число PI. А в качестве значения для модуля будем брать не 2, а что-то другое. Можно даже подумать на тему меняющегося значения модуля. Последовательность цифр в числе Pi считается случайной. Генератор может работать, используя числа Пи, начиная с какой-то неизвестной точки. Пример такого алгоритма, с последовательностью на базе PI и с изменяемым модулем:

Const vector = [...Math.PI.toFixed(48).replace(".","")]; function* rand() { for (let i=3; i<1000; i++) { if (i > 99) i = 2; for (let n=0; n Но в JS число PI можно вывести только до 48 знака и не более. Поэтому предсказать такую последовательность все так же легко и каждый запуск такого генератора будет выдавать всегда одни и те же числа. Но наш генератор уже стал показывать числа от 0 до 9.

Мы получили генератор чисел от 0 до 9, но распределение очень неравномерное и каждый раз он будет генерировать одну и ту же последовательность.

Мы можем взять не число Pi, а время в числовом представлении и это число рассматривать как последовательность цифр, причем для того, чтобы каждый раз последовательность не повторялась, мы будем считывать ее с конца. Итого наш алгоритм нашего ГПСЧ будет выглядеть так:

Function* rand() { let newNumVector = () => [...(+new Date)+""].reverse(); let vector = newNumVector(); let i=2; while (true) { if (i++ > 99) i = 2; let n=-1; while (++n < vector.length) yield (vector[n] % i); vector = newNumVector(); } } // TEST: let i = 0; for (let x of rand()) { if (i++ > 100) break; console.log(x) }
Вот это уже похоже на генератор псевдослучайных чисел. И тот же Math.random() - это ГПСЧ, про него мы поговорим чуть позже. При этом у нас каждый раз первое число получается разным.

Собственно на этих простых примерах можно понять как работают более сложные генераторы случайных числе. И есть даже готовые алгоритмы. Для примера разберем один из них - это Линейный конгруэнтный ГПСЧ(LCPRNG).

Линейный конгруэнтный ГПСЧ

Линейный конгруэнтный ГПСЧ(LCPRNG) - это распространённый метод для генерации псевдослучайных чисел. Он не обладает криптографической стойкостью. Этот метод заключается в вычислении членов линейной рекуррентной последовательности по модулю некоторого натурального числа m, задаваемой формулой. Получаемая последовательность зависит от выбора стартового числа - т.е. seed. При разных значениях seed получаются различные последовательности случайных чисел. Пример реализации такого алгоритма на JavaScript:

Const a = 45; const c = 21; const m = 67; var seed = 2; const rand = () => seed = (a * seed + c) % m; for(let i=0; i<30; i++) console.log(rand())
Многие языки программирования используют LСPRNG (но не именно такой алгоритм(!)).

Как говорилось выше, такую последовательность можно предсказать. Так зачем нам ГПСЧ? Если говорить про безопасность, то ГПСЧ - это проблема. Если говорить про другие задачи, то эти свойства - могут сыграть в плюс. Например для различных спец эффектов и анимаций графики может понадобиться частый вызов random. И вот тут важны распределение значений и перформанс! Секурные алгоритмы не могут похвастать скоростью работы.

Еще одно свойство - воспроизводимость. Некоторые реализации позволяют задать seed, и это очень полезно, если последовательность должна повторяться. Воспроизведение нужно в тестах, например. И еще много других вещей существует, для которых не нужен безопасный ГСЧ.

Как устроен Math.random()

Метод Math.random() возвращает псевдослучайное число с плавающей запятой из диапазона = crypto.getRandomValues(new Uint8Array(1)); console.log(rvalue)
Но, в отличие от ГПСЧ Math.random(), этот метод очень ресурсоемкий. Дело в том, что данный генератор использует системные вызовы в ОС, чтобы получить доступ к источникам энтропии (мак адрес, цпу, температуре, etc…).