第六章 随机数生成器

真随机数生成器原理-概述说明以及解释1.引言1.1 概述在引言部分的概述中，我们将介绍真随机数生成器的原理。

随机数在许多领域中起着重要的作用，如密码学、模拟实验和数据加密等。

然而，传统的伪随机数生成器在生成随机数时存在一定的规律性和可预测性，这可能会导致数据的不安全性和模拟实验的误差。

因此，为了解决这一问题，真随机数生成器应运而生。

本文将深入探讨真随机数的定义、真随机数的重要性以及真随机数生成器的原理。

首先，我们将介绍真随机数的定义，即无法以任何方式预测或确定的数值。

接着，我们将探讨真随机数在密码学、模拟实验和数据加密等领域的重要性，说明为什么需要使用真随机数生成器。

随后，我们将详细讨论真随机数生成器的原理。

真随机数生成器是一种能够利用物理或环境噪声生成真正随机数的设备或算法。

我们将介绍一些常见的真随机数生成器方法，例如基于硬件设备的真随机数生成器和基于环境噪声的真随机数生成器。

我们将探究它们的工作原理和优缺点，并讨论如何确保生成的随机数具有高度的真实性和随机性。

最后，我们将总结本文的主要内容，并展望真随机数生成器的应用前景。

真随机数生成器在密码学中的应用可以加强数据的安全性，而在模拟实验中的应用可以提高结果的准确性。

此外，真随机数生成器还有望在数据加密、随机抽样和随机算法等领域发挥更重要的作用。

综上所述，真随机数生成器具有广泛的应用前景，值得进一步研究和探索。

通过本文的阅读，读者将能够了解到真随机数生成器的原理和应用，进一步认识到真随机数的重要性，并对相关领域的发展和应用提供有益的参考。

1.2 文章结构本文将从引言、正文和结论三个部分来探讨真随机数生成器的原理。

具体来说，文章结构如下：引言部分将简要介绍本文的背景和目的。

首先，我们会概述真随机数的定义以及其在各个领域的重要性。

接下来，我们会明确文章的结构，并简要介绍各个章节的内容。

正文部分将详细探讨真随机数生成器的原理。

首先，我们会对真随机数的定义进行进一步解释，包括其与伪随机数的区别和随机性的特征。

随机数生成器原理随机数生成器是计算机科学中一个非常重要的概念，它在密码学、模拟实验、统计学等领域都有着广泛的应用。

随机数生成器的原理是如何产生一系列看似无规律、不可预测的数字序列，这些数字序列被认为是随机的。

在现代计算机系统中，随机数生成器是一个至关重要的组成部分，它为计算机提供了随机性，使得计算机能够执行各种复杂的任务。

本文将介绍随机数生成器的原理及其在计算机科学中的应用。

随机数生成器的原理可以分为伪随机数生成器和真随机数生成器两种。

伪随机数生成器是通过一定的算法产生一系列近似随机的数字序列，这些数字序列在一定程度上具有随机性，但是其实质是确定性的。

真随机数生成器则是通过一些物理过程产生真正的随机性，比如利用量子力学的原理来产生随机数。

在实际应用中，由于真随机数生成器的成本较高，大部分情况下我们使用的是伪随机数生成器。

伪随机数生成器的原理是基于一个种子(seed)和一个确定性的算法来产生随机数序列。

种子是一个初始值，通过对种子进行一系列的数学运算，比如加法、乘法、取模等，就可以产生一系列的伪随机数。

在计算机中，通常使用当前的系统时间作为种子，以保证每次生成的随机数序列都是不同的。

当然，在一些特定的应用中，我们也可以自己指定种子来产生确定的随机数序列。

随机数生成器在计算机科学中有着广泛的应用。

在密码学中，随机数生成器被用来产生加密密钥，以保证数据的安全性。

在模拟实验中，随机数生成器可以用来模拟各种随机事件，比如赌博游戏、天气模拟等。

在统计学中，随机数生成器可以用来进行抽样调查，以获取一定的样本数据。

总的来说，随机数生成器在计算机科学中扮演着非常重要的角色。

在实际应用中，我们需要注意随机数生成器的质量。

一个好的随机数生成器应该具有均匀性、独立性和周期性。

均匀性是指随机数生成器产生的随机数应该服从均匀分布，即每个数值的概率应该是相同的。

独立性是指随机数生成器产生的随机数应该是相互独立的，一个随机数不应该受到其他随机数的影响。

随机数生成器功能：1，产生一个随机概率，2产生一个a到b之间的随机整数3，产生一个指定长度的随机数组，里面存放随机的布尔值，表示染色体package edu.zsu.zouang.util;//java.util中的Random使用指定的伪随机原随即更改指定列表的序列import java.util.Random;//import导入，导入random类，用于产生伪随机数流public class Randomizer{private int lower;private int upper;private static Random random = new Random();//生成random实例public Randomizer(int lower, int upper){if(upper <= lower){throw new IllegalStateException("Upper is smaller than lower!");}this.lower = lower;this.upper = upper;}public Double nextDouble(){//返回概率return Double. (upper - lower) * random.nextDouble());}//Random中double nextDouble（）返回下一个伪随机数，它是从伪随机数生成器的序列中取出的在0.0到1.0之间的double值//double.valueof(str)说明把str转化成double类型的对象，相当于强制转换public Integer nextInteger(){//返回整数lower到upper之间return Integer.valueOf(lower +random.nextInt(upper - lower));}//Random（int）返回0到int之间的整数随机值public char[] nextBitArray(int length){//生成指定长度的字符数组，存放基因系列if(length <= 0){throw new IllegalStateException("Length is less than ZERO!");}char[] temp = new char[length];for(int i = 0; i < length ; i++){temp[i] = random.nextBoolean() ? '1' : '0';}//Random.nextBoolean()返回随机的bool值return temp;}}。

随机数生成器工具的程序设计及代码示例随机数生成器是计算机科学中常用的工具，用于生成不可预测的随机数序列。

这在许多应用中都是十分重要的，比如密码学、模拟实验、游戏开发等等。

本文将介绍随机数生成器的程序设计原理，并给出一个代码示例供参考。

一、随机数生成器的原理随机数生成器的原理通常基于一个起始点，通过一系列的计算操作，生成一个似乎无序的数列。

这个数列根据所用的算法可以是伪随机序列，但在实际应用中已经足够满足需求。

随机数生成器的设计需要考虑以下几个因素：1. 常数种子值：随机数生成器需要一个种子值作为起点。

这个种子值可以是用户输入的，也可以是从系统时间获取的。

种子值越随机，生成的随机数序列越随机。

2. 随机数算法：常用的随机数算法有线性同余算法、梅森旋转算法等。

在选择算法时，需要考虑算法的效率和生成的随机数的质量。

3. 生成范围：随机数生成器需要指定生成的随机数的范围。

在实际应用中，常常需要生成整数或者在一定范围内的浮点数。

二、随机数生成器的代码示例下面是一个使用Python编写的随机数生成器的简单示例。

```pythonimport timeclass RandomNumberGenerator:def __init__(self, seed=None):if seed is None:seed = int(time.time())self.seed = seeddef generate(self):a = 1103515245c = 12345m = 2 ** 31self.seed = (a * self.seed + c) % mreturn self.seed# 示例代码rng = RandomNumberGenerator()for _ in range(10):print(rng.generate())```在这个示例代码中，我们定义了一个RandomNumberGenerator类，其中包含了一个generate方法用于生成随机数。

随机数生成器与线性同余法产生随机数1、随机数生成器与-dev-random：随机数生成器，顾名思义就是能随机产生数字，不能根据已经产生的数预测下次所产生的数的“器”（器存在软件与硬件之分），真正的随机数生成器其产生的随机数具有随机性、不可预测性、不可重现性。

什么是真正的随机数生成器？指的是由传感器采集设备外部温度、噪声等不可预测的自然量产生的随机数。

比如Linux的-dev-random设备文件其根据设备中断（键盘中断、鼠标中断等）来产生随机数，由于鼠标的操作（移动方向、点击）是随机的、不可预测的也是不可重现的，所以产生的随机数是真随机数。

-dev-random即所谓的随机数池，当通信过程（如https安全套接层SSL）需要加密密钥时，就从随机数池中取出所需长度的随机数作为密钥，这样的密钥就不会被攻击者（Attacker）猜测出。

但是由于-dev-random是采集系统中断来生成随机数的，所以在无系统中断时，读取-dev-random是处于阻塞状态的，如下所示（鼠标移动与否决定了cat -dev-random的显示结果，cat -dev-random | od -x先显示的4行是查看该设备文件前，系统中断被采集而产生的随机数，而之后的随机数则是鼠标移动锁产生的随机数）：cat读取-dev-radom测试效果.gif在Linux上还存在随机数生成器-dev-urandom，而读取该随机数池是不会阻塞的，因为其不受实时变化的因素影响，所以-dev-urandom是一个伪随机数生成器，而C语言的rand()库函数所产生的随机数也是伪随机数。

-dev-random与-dev-urandom的区别在于一个阻塞一个非阻塞，一个更安全一个较安全。

对于-dev-random来说，如果需要的随机数长度小于随机数池中的随机数，则直接返回获取到的随机数，并且池中的随机数长度减去获取长度，如果要获取的随机数长度大于池中已有的长度，则获取的进程处于阻塞状态等待新的生成的随机数部分注入池中。

随机数生成器原理随机数生成器是计算机科学中非常重要的一个概念，它可以用来产生一系列看似无规律的数字，但实际上却具有一定的规律性。

在计算机编程、密码学、模拟实验等领域，随机数生成器都扮演着至关重要的角色。

那么，随机数生成器的原理是什么呢？随机数生成器的原理主要分为伪随机数生成器和真随机数生成器两种。

首先，我们来看伪随机数生成器。

伪随机数生成器是通过一定的算法，根据一个起始值，计算出一系列的数字。

这些数字看上去是随机的，但实际上是可以被复现的。

伪随机数生成器的核心在于随机种子的选择和算法的设计。

常见的伪随机数生成算法包括线性同余发生器、梅森旋转算法等。

这些算法都可以根据一个种子值，生成一系列的数字。

但是，由于算法本身的局限性，伪随机数生成器并不能产生真正意义上的随机数。

接着，我们来看真随机数生成器。

真随机数生成器是通过利用物理过程来产生随机数的。

常见的真随机数生成器包括基于热噪声、量子效应、大气噪声等。

这些真随机数生成器利用了自然界中的随机性，产生的随机数是真正意义上的随机数，不受任何规律性的约束。

真随机数生成器在密码学、安全通信等领域有着重要的应用，因为它们能够提供高质量的随机数，从而增强系统的安全性。

无论是伪随机数生成器还是真随机数生成器，它们都在计算机科学中扮演着非常重要的角色。

在实际应用中，我们需要根据具体的需求来选择合适的随机数生成器。

如果只是需要一些看似随机的数字，那么伪随机数生成器是一个不错的选择。

但如果需要高质量的随机数，那么真随机数生成器则是更好的选择。

总的来说，随机数生成器的原理涉及到数学、物理等多个领域，它们的设计和实现都需要深入的专业知识。

随机数生成器的选择对于系统的安全性和性能有着直接的影响，因此在实际应用中需要慎重考虑。

希望通过本文的介绍，读者能对随机数生成器的原理有所了解，并在实际应用中做出明智的选择。

随机数产生器实验目的：了解如何在网络仿真过程中应用随机数产生器背景知识：随机数的使用在网络仿真实验的过程中非常重要，凡是网络结点在一个仿真中的位置，或者是应用程序在何时开始传送或结束数据传输，都会用到随机数产生器。

因此，应该学会如何使用NS2的随机数产生器及其应用。

一、种子（Seed）和分布（Distribution）随机数产生器所产生的数值是由种子和分布所控制的，不同的种子或者是分布就会产生出不同的随机数。

当一个种子和分布决定之后，随机数产生器会产生出一个由一长串不同数字所组成的表格，当需要一个数时，随机数产生器就会支选取这个表格中第一个数字，当需要另一个随机数时，随机数产生器就会去选取这个表格中的第二个数字，以此类推。

所以当使用种子和分布相同时，得到的随机数就会相同；若不同时，得到的随机数就会不同。

而在NS2中，若种子的值为0，表示每次执行程序的时候，随机数产生器都会产生出不同的表格，也就是说，每次得到的随机数都不相同。

二、设置种子若在NS2中产生一个随机数产生器，并把种子设置为1，则可以把下面的程序代码放入tcl code中。

set rng [new RNG]$rng seed 1三、设置分布在NS2中所提供的分布不Pareto，Constant，Uniform，Exponential或HyperExponentail 等。

1. Pareto Distribution：要提供expectation(avg_)和shaper parameter (shape_)参数，实例如下所示。

set r1 [new RandomVariable/Pareto]$r1 use-rng $rng$r1 set avg_ 10.0$r1 set shape_ 1.22. Constant：要提供平均值（avg_）参数，实例如下所示。

set r2 [new RandomVariable/Eonstant]$r2 use-rng $rng$r2 set avg_ 5.03. Uniform Distribution：要提供最小值（min_）和最大值（max_）参数，实例如下所示。