随机数的定义及产生方法.

随机数原理
随机数是指无法预测或确定的数值，它是由一个确定的过程产生的，这个过程被称为随机过程。

随机数通常用于模拟实验、密码学、科学计算等领域。

随机数的产生基于一种称为随机数发生器的算法或设备。

随机数发生器可以是硬件设备，如计算机芯片中的物理噪声发生器，或者是软件算法，如伪随机数发生器。

伪随机数发生器是一种根据特定的算法和种子值生成序列看似随机的数。

种子值是用来初始化随机数发生器的起始状态的值，相同的种子值和算法将产生相同的随机数序列。

因此，伪随机数发生器是确定性的。

真随机数发生器则是基于物理过程产生随机数，比如基于量子物理性质的随机数发生器。

真随机数发生器的随机性更高，因为它们依赖于不可预测的物理过程。

为了使用随机数，通常会将从随机数发生器中得到的随机数进行处理，以满足具体的需求。

例如，可以通过乘法、加法和取余等操作将随机数映射到指定的范围内，生成所需的随机数。

总之，随机数是通过随机数发生器产生的一系列看似无规律的数。

它们在实际应用中具有广泛的用途，但必须注意选择适当的随机数发生器和随机性要求，以确保结果的可靠性和安全性。

随机数的生成方法
一、随机数的定义
随机数是指一组无规律的数字组合，每一次随机出来的结果都完全不同。

随机数是在一定范围内取出一个完全随机的数，用于计算机系统中一
些需要给定一组随机数、模拟实际环境的应用场合。

随机数可以实现一定
的不可预测性，是计算机安全性的重要保障，在数据传输安全、加密技术
中有着重要的作用。

1、基于数学模型的方法
a)均匀分布的随机数生成
均匀分布的随机数是在给定的[A,B](A<B)之间取出一个完全随机的数，即数学上的均匀分布。

一种常用的均匀随机数生成方法是线性同余法，它
的实现步骤如下：
①确定一个循环移位寄存器R，其状态位数为n，状态序列的周期为
2^n，即从0到2^n-1；
②确定一个模数运算法则，用于对R进行变换；
③设置初值R0，在此基础上,依次计算R1，R2，R3，…，Rn；
④通过将状态序列Ri映射为[A,B]区间内的均匀分布随机数。

b)指数分布的随机数生成
指数分布的随机数生成可以利用指数函数的特性，其核心思想是：以
一些概率将一个离散型随机变量转换为连续性随机变量，再根据指数函数
求出该随机变量的概率分布，从而产生均匀分布的概率分布。

指数分布随机数生成的实现步骤如下：。

随机数的方法1. 引言随机数是现代计算机科学中的重要概念，它在很多领域中都有广泛的应用，如密码学、模拟实验、统计分析等等。

本文将详细介绍随机数的概念、分类以及常见的生成方法，希望能给读者带来全面而深入的了解。

2. 随机数的定义随机数指的是在一定的概率分布下取值的数。

它的产生是无法预测的，具有不可重复性和不可预测性。

随机数在计算机科学中被广泛应用，一方面用于模拟实验，另一方面用于保护数据的安全性。

3. 随机数的分类根据随机数生成的方式，可以将随机数分为真随机数和伪随机数两类。

3.1 真随机数真随机数是通过测量物理过程或自然现象获得的随机数。

例如通过测量大气噪声、量子物理中的过程等可以产生真随机数。

真随机数的生成过程是完全随机的，不可预测的。

3.2 伪随机数伪随机数是通过确定性的算法生成的数列，该数列在统计上具有一定的随机性质。

伪随机数生成算法是通过一个初始值（称为种子）按照一定规则生成下一个数，从而产生一系列看似随机的数。

常见的伪随机数生成算法有线性同余法、梅森旋转算法等。

4. 伪随机数生成方法伪随机数生成方法是最常用的随机数生成方法之一。

下面将介绍几种常见的伪随机数生成方法。

4.1 线性同余法线性同余法是一种简单且高效的伪随机数生成方法。

它的原理是通过一个循环递推公式不断生成下一个数，直到达到需要的数量或满足其他条件。

线性同余法的公式如下：X n+1=(a×X n+c) mod m其中，X n是当前的数，a、c、m分别是一组事先确定的常数。

线性同余法的性质取决于选取的参数，不当的参数选择可能会导致周期性的结果。

4.2 梅森旋转算法梅森旋转算法是一种非常强大的伪随机数生成方法。

它采用了复杂的数学模型和运算，可以在数学上证明该算法产生的数列具有非常好的随机性质。

梅森旋转算法的公式如下：X n+1=(a×X n2+b×X n+c) mod m梅森旋转算法的有效性和随机性质取决于选取的参数和初始值，一般需要经过精心的调整和优化。

C言语中获取、生成随机数的三种方法C言语中获取、生成随机数的三种方法C言语中获取、生成随机数的方法有很多种，每种方法都有自己的特色。

下面是店铺为大家带来的C言语中获取、生成随机数的三种方法，欢迎阅读。

随机数的定义为:产生的所有数字毫无关系.在实际应用中很多地方会用到随机数,比如需要生成唯一的订单号.在C#中获取随机数有三种方法:一.Random 类Random类默认的无参构造函数可以根据当前系统时钟为种子,进行一系列算法得出要求范围内的伪随机数.代码如下:Random rd = new Random();int i = rd.Next();这种随机数可以达到一些要求较低的目标,但是如果在高并发的情况下,Random类所取到的系统时钟种子接近甚至完全一样,就很有可能出现重复,这里用循环来举例代码如下:for (int i = 0; i < 10; i++){Random rd = new Random(); //无参即为使用系统时钟为种子Console.WriteLine(rd.Next().T oString());}这个例子会输出10个相同的"随机数".突显出的问题:因为Random进行伪随机数的算法是固定的,所以根据同一个种子计算出的数字必然是一样的.而以当代计算机的运行速度,该循环几乎是在瞬间完成的,种子一致,所以会出现10次循环输出同一随机数的情况.二.Guid 类System.GuidGUID (Globally Unique Identifier) 全球唯一标识符GUID的计算使用到了很多在本机可取到的数字,如硬件的ID码,当前时间等.所计算出的128位整数(16字节)可以接近唯一的输出.代码如下:Console.WriteLine(Guid.NewGuid().ToString());计算结果是xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx结构的16进制数字.当然这个格式也是可以更改的.三.RNGCryptoServiceProvider 类System.Security.Cryptography.RNGCryptoServiceProviderRNGCryptoServiceProvider 使用加密服务提供程序(CSP) 提供的实现来实现加密随机数生成器 (RNG)代码如下:RNGCryptoServiceProvider csp = new RNGCryptoServiceProvider();byte[] byteCsp = new byte[10];csp.GetBytes(byteCsp);Console.WriteLine(BitConverter.T oString(byteCsp));因该类使用更严密的算法.所以即使如下放在循环中,所计算出的随机数也是不同的.代码如下:for (int i = 0; i < 10; i++){RNGCryptoServiceProvider csp = new RNGCryptoServiceProvider();byte[] byteCsp = new byte[10];csp.GetBytes(byteCsp);Console.WriteLine(BitConverter.T oString(byteCsp));}但是RNGCryptoServiceProvider的计算较为繁琐,在循环中使用会消耗造成大量的系统资源开销,使用时需注意.''Membership.GeneratePassword()Membership是一个方便快捷的'进行角色权限管理的类,偶然发现一个很有意思的方法,没研究过是如何实现的代码如下:public static string GeneratePassword(int length, int numberOfNonAlphanumericCharacters);//// 摘要:// 生成指定长度的随机密码。

随机数的公式摘要：一、随机数的概念与意义1.随机数的定义2.在实际生活中的应用3.对人类社会的价值二、随机数的生成方法1.利用随机数表2.利用计算器3.利用编程语言三、随机数的性质与特点1.随机性2.不可预测性3.独立性四、随机数在各个领域的应用1.科学研究2.金融领域3.游戏开发正文：一、随机数的概念与意义随机数，又称伪随机数，是指在一定范围内按照随机分布规律产生的数字。

它具有不确定性和不可预测性，但在一定程度上又具有规律性。

随机数在各个领域都有广泛的应用，如科学研究、金融领域以及游戏开发等。

二、随机数的生成方法1.利用随机数表：随机数表是一种常用的生成随机数的方法。

它通常包含一系列数字，每个数字都按照随机分布规律产生。

使用时，可以通过翻阅表中的数字来获得随机数。

2.利用计算器：许多计算器都具备生成随机数的功能。

操作方法简单，只需按照计算器的说明书进行操作即可。

3.利用编程语言：编程语言是生成随机数的最常用方法之一。

在编程语言中，有许多现成的库函数可以生成随机数。

例如，Python语言可以使用random库生成随机数。

三、随机数的性质与特点1.随机性：随机数的最大特点是不确定性。

它不能被预测，也不能被控制。

2.不可预测性：由于随机数的随机性，它不能被准确地预测。

即使知道生成随机数的算法，也无法预测随机数的具体值。

3.独立性：随机数之间相互独立，不会受到其他随机数的影响。

四、随机数在各个领域的应用1.科学研究：随机数在科学研究中有着广泛的应用，如蒙特卡洛模拟、数值计算等。

2.金融领域：在金融领域，随机数常用于风险管理、资产定价、投资策略等方面。

3.游戏开发：随机数在游戏开发中应用广泛，如随机生成关卡、随机分配属性等。

总之，随机数是一种具有广泛应用价值的数字，它不仅能满足科学研究的需求，还能为人类的生活带来便利。

物理随机数摘要：1.物理随机数的定义与特点2.物理随机数的生成方法3.物理随机数的应用领域4.物理随机数在我国的发展现状与前景正文：1.物理随机数的定义与特点物理随机数，顾名思义，是指通过物理现象产生的随机数。

与传统计算机随机数相比，物理随机数具有更高的安全性和可靠性，因为它们来源于自然界的物理过程，而非计算机程序的计算结果。

物理随机数具有不可预测性和不可重复性等特点，因此在密码学、数据加密、随机抽样等领域具有广泛的应用价值。

2.物理随机数的生成方法物理随机数的生成方法主要包括以下几种：（1）放射性衰变：通过检测放射性元素的衰变过程，可以获得具有随机性的时间间隔。

这种方法产生的随机数具有很高的安全性，但同时也存在放射性污染的问题。

（2）量子随机数：利用量子力学中的量子纠缠和量子测量等原理，可以生成具有量子随机性的随机数。

这种方法具有高度的安全性和不可预测性，是目前物理随机数领域的研究热点。

（3）声波随机数：通过检测声波在特定环境中的传播特性，可以获得具有随机性的声波时间间隔。

这种方法具有较高的安全性，且操作简便，易于实现。

3.物理随机数的应用领域物理随机数在多个领域具有广泛的应用前景，主要包括：（1）密码学与信息安全：物理随机数具有更高的安全性，可用于生成加密密钥、随机数挑战等，提高信息系统的安全性。

（2）随机抽样与统计分析：物理随机数可以用于随机抽样、随机分组等，提高抽样结果的可靠性和精确性。

（3）人工智能与机器学习：物理随机数可以用于初始化神经网络权重、优化算法等，提高模型性能和训练效果。

4.物理随机数在我国的发展现状与前景近年来，我国在物理随机数领域取得了显著的进展，不仅在理论研究上取得了一系列成果，还在实际应用中不断拓展。

随着信息技术的迅速发展，对数据安全和隐私保护的需求日益迫切，物理随机数在未来将发挥更大的作用。

总体来看，物理随机数技术在我国具有广阔的发展前景。

第四章随机数产生原理随机数是在计算机科学领域非常重要的一个概念，它广泛应用于密码学、模拟和统计等领域。

在计算机中，随机数是指一系列看似无序的数字，其生成过程是不可预测的，即无法通过已有的信息来确定接下来生成的数值。

随机数是通过随机数生成器产生的，随机数生成器是一个能够生成随机数的算法或设备。

在计算机中，常见的随机数生成器包括伪随机数生成器和真随机数生成器。

伪随机数生成器（PRNG）是指通过确定性算法生成的数列，它并非真正的随机数，而是看似随机的数列。

PRNG的生成过程是可复制的，即通过相同的种子可以重现相同的随机数序列。

PRNG的基本原理是利用一个随机数种子作为输入，然后通过一系列算法对种子进行变换，生成一个数列作为输出。

PRNG的核心思想是通过在高维空间中的漫游来构造一个看似随机的数列。

PRNG的算法可以基于线性同余方法、拉格朗日插值、循环移位寄存器或混沌系统等。

线性同余法是一种简单而常用的随机数生成算法，它的基本原理是通过线性代数的方法，通过对当前的随机数X[i]进行线性变换，得到下一个随机数X[i+1]。

具体来说，线性同余法的生成过程可以描述为：X[i+1] = (a * X[i] + c) mod m其中X[i]表示当前的随机数，a和c是常数，m是模数。

此时，随机数序列X[i]的周期为m，当X[i]的值回归到初始值时，即表示一个周期的结束。

然而，由于PRNG是通过确定性算法生成的，因此在理论上是可以通过逆向计算来推断出随机数生成算法的种子和输出序列。

这就意味着PRNG的随机性是有一定局限性的，也就是说它无法提供真正的随机性。

为了解决PRNG的局限性，人们提出了真随机数生成器（TRNG）。

TRNG利用物理过程和环境的噪声等随机性源生成随机数。

TRNG的基本原理是通过使用物理过程和环境的不可预测性来生成随机数，这些过程和环境包括放射性衰变、电子噪声、热噪声等。

TRNG的生成过程是不可预测的，并且不会受到外界干扰的影响。

随机数的方法随机数是计算机领域中常用的一种方法，用于产生一组随机的数值。

在一些需要随机性的计算中，比如密码学、概率统计、物理模拟等，随机数的作用不可忽视。

下面将介绍几种常用的随机数产生方法。

一、线性同余法线性同余法是最简单、最基础的随机数产生算法。

它的计算原理是利用某个数不断地乘以一个常数并加上另一个常数，然后对一个大数取余数，得到的余数就是一个伪随机数。

该算法的公式为：X(n+1) = (aX(n)+c) mod m其中，X(n)为第n个随机数，a、c、m为常数。

为了避免过多的线性相关性，常数的选择至关重要。

二、拉斐特——罗森费尔德算法拉斐特——罗森费尔德算法又称真随机数发生器，它是一种基于物理过程的随机数生成方法。

它的原理是利用光电效应或微波辐射产生的电信号的微小变化，作为随机因素，产生随机数。

该算法生成的随机数既真实又不可预测，但是需要一些特殊的硬件设备才能实现。

三、梅森旋转算法梅森旋转算法是一种用于产生高质量随机数的算法。

它的原理是利用一个大型的循环移位寄存器，每次进行大量的移位运算以增加随机性。

该算法的随机性非常好，并且产生的随机数周期很长，但是它需要更多的时间和计算资源来实现。

四、高斯分布高斯分布是一种常见的概率分布，也是一种常用的随机数生成方法。

它的原理是根据正态分布函数的概率密度函数来产生符合该函数的随机数。

通过该方法生成的随机数呈现出逼近正态分布的性质，适用于需要模拟实际情况的概率统计问题。

总之，随机数发生算法有很多种，我们需要根据实际需要选择合适的算法。

在实际应用中，需要考虑到随机数的质量、随机性、周期性等方面问题。

随机数生成技术以及原理随机数是指在一定范围内，按照某种规律或不规则性的产生的数值，是计算机领域中的重要概念之一。

在各种应用领域中，如密码学、模拟实验、游戏制作、计算机图形学等，都需要用到随机数。

产生随机数的方法有很多种，常见的有硬件随机数生成器和软件随机数生成器。

硬件随机数生成器是利用计算机系统的硬件设施，在CPU或其他芯片中产生随机数。

硬件随机数生成器的产生的随机数是真随机数，和人类产生的随机数没有区别。

软件随机数生成器则是通过一定的算法来实现随机数的产生。

它是一种伪随机数生成器，它产生的随机数序列看起来像随机数，但实际上是按照固定的算法生成的。

现在我们来了解一下软件随机数生成器的原理。

软件随机数生成器的原理是利用计算机的算法来产生，它通常使用伪随机数生成算法，也称为伪随机性方法。

伪随机性方法是通过一种从一个种子（seed）生成一系列看上去像是随机的数值的算法实现的。

由于这种算法是基于初始状态与固定的算法，因此这一系列的数值实际上不是随机的，而是固定的。

为了实现更高的伪随机性和更高的效率，现代的伪随机数生成器使用了复杂的算法，如“梅森旋转算法”、“拉格朗日平方算法”等。

这些算法通过多次迭代计算，生成具有良好随机性的数字序列。

此外，为了增加随机性，软件随机数生成器通常会把随机种子设置为系统时间或者用户输入的数据等。

总之，随机数生成技术在计算机领域中起着重要的作用，而软件随机数生成器则是其中的一个重要组成部分。

随机数的质量和随机性直接影响到许多应用的安全性和有效性，因此在实际应用中需要根据具体情况选择合适的随机数生成算法和方法，以确保生成的随机数满足应用的需求。

随机数产生原理随机数在计算机科学和信息技术领域中起着至关重要的作用，它被广泛应用于密码学、模拟、随机化算法等领域。

那么，随机数是如何产生的呢？本文将从随机数的定义、分类以及产生原理进行详细介绍。

首先，我们来了解一下随机数的定义。

随机数是指在一定范围内以一定的概率分布产生的数值，其具有不可预测性和不可重现性。

根据随机数的特性，我们可以将其分为真随机数和伪随机数两种类型。

真随机数是指通过物理过程产生的随机数，如大气噪声、放射性衰变等。

而伪随机数则是通过确定性算法产生的，其表现出的随机性是模拟的，但在实际应用中已经足够满足需求。

接下来，我们将重点介绍伪随机数的产生原理。

伪随机数的产生通常基于随机数发生器（Random Number Generator，简称RNG），它通过一个确定性的算法和一个种子（seed）来产生一系列看似随机的数值。

种子是随机数发生器的输入，通过不同的种子可以产生不同的随机数序列。

常见的伪随机数发生器包括线性同余发生器（Linear Congruential Generator，简称LCG）、梅森旋转算法（Mersenne Twister）等。

线性同余发生器是最简单的伪随机数发生器之一，其产生的随机数满足一定的线性递推关系。

其产生随机数的公式为，Xn+1 = (aXn + c) mod m，其中Xn为当前随机数，a、c、m为常数，mod表示取模运算。

线性同余发生器的随机性取决于参数a、c、m的选择，若选择不当则可能导致随机数序列的周期性和重现性。

梅森旋转算法是一种周期长、随机性好的伪随机数发生器，它能够产生高质量的随机数序列。

梅森旋转算法的核心是一个庞大的状态数组和一系列复杂的变换操作，通过这些操作可以产生高质量的随机数序列。

除了以上介绍的常见伪随机数发生器外，还有一些基于物理过程的随机数发生器，如热噪声发生器、量子随机数发生器等。

这些随机数发生器利用物理过程的随机性来产生真随机数，具有更高的随机性和安全性。

随机数及其应用随机数及其应用随机数是在一定范围内以无规律的方式产生的数字或数值序列。

它在计算机科学、统计学、密码学等领域有着广泛的应用。

本文将从随机数的定义、生成方法和应用三个方面进行详细介绍。

一、随机数的定义随机数是指在某个范围内以无规律方式生成的数字或数值序列。

它不受任何规律或模式的限制，具有完全不可预测性和不可重复性。

随机数可以用来模拟真实世界中的不确定性，提供一种客观而无法被预测的数据来源。

二、随机数的生成方法1. 伪随机数生成器（Pseudorandom Number Generator）伪随机数生成器是指通过确定性算法产生看似无规律的数字序列。

这些数字序列虽然不是真正意义上的随机数，但在大多数应用场景中已经足够满足需求。

常见的伪随机数生成器包括线性同余发生器（Linear Congruential Generator）、梅森旋转算法（Mersenne Twister）等。

这些算法通过一个初始种子值作为输入，经过一系列运算得到一个随机数。

2. 真随机数生成器（True Random Number Generator）真随机数生成器是指通过物理过程产生的真正无规律的数字序列。

这些数字序列具有完全的不可预测性和不可重复性。

常见的真随机数生成器包括基于物理过程的方法，如电子噪声、放射性衰变等。

这些方法利用物理现象的不确定性来生成随机数，具有较高的安全性和可靠性。

三、随机数的应用1. 模拟实验随机数在模拟实验中扮演着重要角色。

通过使用随机数，可以模拟现实世界中的不确定因素，并对系统进行分析和预测。

在金融领域中，投资者可以使用随机数来模拟股票价格的波动情况，从而制定合理的投资策略。

在天气预报领域中，气象学家可以利用随机数来模拟气象系统中的各种因素，提供准确可靠的天气预报信息。

2. 加密与安全随机数在密码学中起着至关重要的作用。

加密算法中需要大量使用随机数来增加密码强度和防止破解攻击。

在对称加密算法中，随机数被用作密钥的生成。

随机数名词解释概述及解释说明1. 引言1.1 概述随机数是指在一定范围内以不可预测的方式产生的数值。

随机性是现实世界中许多问题的重要特征，因此对随机数的研究和应用具有广泛的意义。

随机数被广泛应用于密码学、统计学、模拟实验、游戏设计等领域。

1.2 文章结构本文分为五个部分进行阐述。

首先在引言部分，对随机数进行了概述，并说明了文章的目录结构。

接下来，在第二部分中，将详细解释和定义了随机数相关术语。

第三部分主要探讨生成随机数的方法和算法，以及伪随机数与真随机数之间的区别，并介绍了常用的随机性检验方法和工具。

在第四部分，将对结果进行分析和讨论，包括随机性测试方法及其评价指标、常见随机性问题及其解决方法，以及如何评估和选择合适的随机数生成器。

最后，在第五部分总结研究成果和发现结果，并展望未来相关研究方向。

1.3 目的本文旨在提供一个全面的随机数名词解释，并深入探讨生成随机数的方法和算法、伪随机数和真随机数的区别，以及常用的随机性检验方法和工具。

通过对结果进行分析和讨论，旨在总结研究成果和发现结果，并给出未来相关研究方向的展望与建议。

以上是关于文章“1. 引言”部分内容的详细清晰撰写，请核对。

2. 随机数名词解释：2.1 随机数的定义：随机数指的是在一定范围内以无法准确预测的规律或方式生成的数字或数值序列。

它们并没有可预测的模式、排列或顺序，因此被广泛应用于各个领域中需要随机性和不确定性的场景。

2.2 随机性与确定性的区别：随机性和确定性是相对的概念。

在计算机科学中，我们可以通过算法来生成伪随机数，这些伪随机数实际上是由确定性过程产生的，只是表现上看起来具有随机性。

而真正的随机数则源于物理过程（如大气噪声或量子现象），其生成过程完全是无法被人为控制和预测的。

2.3 随机数的应用领域：随机数在各个领域都有广泛应用。

例如，在密码学中，使用随机数生成密钥可以增加系统的安全性；在模拟实验、统计抽样和蒙特卡罗方法等领域中，随机数能够提供逼近真实情况和更准确结果所需的不确定性；同时，在游戏、彩票和赌博等娱乐领域中，随机数也是实现公平性和公正性的基础。

随机数的产生1.随机数的概念随机数是在一定范围内随机产生的数，并且得到这个范围内任何一个数的机会是均等的.它可以帮助我们模拟随机试验，特别是一些成本高、时间长的试验，用随机模拟的方法可以起到降低成本，缩短时间的作用.2.随机数的产生方法：一般用试验的方法，如把数字标在小球上，搅拌均匀，用统计中的抽签法等抽样方法，可以产生某个范围内的随机数.在计算器或计算机中可以应用随机函数产生某个范围的伪随机数，当作随机数来应用.3.随机模拟法(蒙特卡罗法)：用计算机或计算器模拟试验的方法，具体步骤如下：(1)用计算器或计算机产生某个范围内的随机数，并赋予每个随机数一定的意义；(2)统计代表某意义的随机数的个数M和总的随机数个数N；(3)计算频率()n Mf AN作为所求概率的近似值.要点诠释：1.对于抽签法等抽样方法试验，如果亲手做大量重复试验的话，花费的时间太多，因此利用计算机或计算器做随机模拟试验可以大大节省时间.2.随机函数RANDBETWEEN(a，b)产生从整数a到整数b的取整数值的随机数.3. 随机数具有广泛的应用，可以帮助我们安排和模拟一些试验，这样可以代替我们自己做大量重复试验，比如现在很多城市的重要考试采用产生随机数的方法把考生分配到各个考场中.4.在区间[a，b]上的均匀随机数与整数值随机数的共同点都是等可能取值，不同点是均匀随机数可以取区间内的任意一个实数，整数值随机数只取区间内的整数.5.利用几何概型的概率公式，结合随机模拟试验，可以解决求概率、面积、参数值等一系列问题，体现了数学知识的应用价值.6.用随机模拟试验不规则图形的面积的基本思想是，构造一个包含这个图形的规则图形作为参照，通过计算机产生某区间内的均匀随机数，再利用两个图形的面积之比近似等于分别落在这两个图形区域内的均匀随机点的个数之比来解决.7.利用计算机和线性变换Y=X*(b-a)＋a，可以产生任意区间[a，b]上的均匀随机数.。