Generátor náhodných čísel

Přidat na web Metainformace

Ostatní nástroje

Generátor čísel

Generátor čísel

Vědecký a technologický pokrok 20. století vděčí za mnohé rozvoj teorie pravděpodobnosti a vytvoření generátorů náhodných čísel.

Náhodná čísla jsou čísla, která lze interpretovat jako výsledky implementace nějaké náhodné veličiny – základního konceptu teorie pravděpodobnosti. Koncept náhodnosti v tomto kontextu implikuje nepředvídatelnost hodnoty dané veličiny před začátkem experimentu.

Historie náhodných čísel

Potřeba lidstva používat náhodná čísla vznikla dávno před vynálezem zařízení vědci, která umožňují získávat náhodná pole. Po dlouhou dobu lidé používali improvizované prostředky ke generování náhodných čísel, včetně objektů živé a neživé přírody.

Jedním z nejvýraznějších příkladů nejjednodušších generátorů náhodných čísel jsou známé kostky, které se dnes široce používají. V elementárních a cvičných experimentech lze zcela zanedbat závislosti pohybového zákona kostky na prostředí, počátečních podmínkách a lidském faktoru, takže počet bodů na kostce lze s jistými výhradami považovat za náhodný. variabilní. Kostky hrály významnou roli ve vývoji teorie pravděpodobnosti: v roce 1890 anglický výzkumník Francis Galton navrhl metodu generování náhodných čísel pomocí kostek.

O něco složitější v zařízení je další generátor čísel široce používaný v každodenním životě - loterijní buben. Toto zařízení je buben s očíslovanými kuličkami, které se v něm míchají během otáčení. Hlavní oblastí použití loterijních bubnů jsou loterie a loterie. Je snadné odhadnout, že lototron není vhodný pro použití ve vážných vědeckých experimentech kvůli nízké míře náhodnosti a rychlosti provozu.

První generátor náhodných čísel, který umožňuje získat velké množství dat a je vhodný pro řešení aplikovaných problémů, byl vynalezen v roce 1939. Maurice George Kendall a Bernard Babington-Smith vytvořili zařízení, které dokázalo vygenerovat tabulku obsahující 100 000 náhodných čísel. A právě o 16 let později americká strategická společnost RAND 10x vylepšila výsledky anglických akademiků – pomocí speciálních strojů vznikla tabulka milionu náhodných čísel. Tabulková metoda pro generování náhodných čísel zaznamenala významný rozvoj díky George Marsaglia, který v roce 1996 obdržel 650 MB náhodných čísel. Vzhledem k úzkému rozsahu však tato metoda není v současné době široce přijímána.

Stroje, které generují náhodná čísla v reálném čase, mají řadu výhod oproti zařízením, která vytvářejí tabulky náhodných čísel. Jedním z prvních takových strojů byl počítač Ferranti Mark 1, který v roce 1951 obsahoval program generující náhodná čísla na základě vstupního šumového proudu rezistoru. Je zajímavé, že myšlenkou vytvoření takového programu byl velký anglický matematik Alan Turing. Inovativní v oblasti generování náhodných čísel byl také vynález v roce 1957 ERNIE (Electronic Random Number Indicator Equipment), původně určený ke generování výherních čísel v britské loterii.

Pseudonáhodná čísla

Vynález generátorů náhodných čísel nepochybně značně urychlil vědecký a technologický proces. Tato zařízení však měla kriticky důležitou nevýhodu, která výrazně omezovala možnost jejich aplikace. Již v polovině 20. století si maďarsko-americký matematik John von Neumann všiml nevhodnosti fyzikálních generátorů náhodných čísel ve výpočtech, a to z důvodu nemožnosti opakování náhodného experimentu a v důsledku toho nemožnosti reprodukovat náhodné číslo. otestovat chod stroje. Vědecká komunita tak potřebovala pseudonáhodná čísla – čísla, která mají řadu důležitých vlastností náhodných čísel, ale získaná nikoli jako výsledek náhodného experimentu, ale na základě nějakého algoritmu. Sám John von Neumann se stal autorem metody „středu čtverce“, která umožňuje na výstupu získat desetimístná pseudonáhodná čísla.

Hlavní nevýhodou pseudonáhodných čísel je samozřejmě nedostatek náhodnosti dat, která je tak důležitá v mnoha oblastech vědy a života. Kromě toho mají všechny generátory pseudonáhodných čísel vlastnost smyčkování, to znamená, že od určitého okamžiku opakují sekvenci výstupních čísel, mnoho algoritmů je reverzibilních a některé mají dokonce nerovnoměrné jednorozměrné rozložení. Proto v současnosti tato oblast přitahuje mnoho výzkumníků, kteří se snaží vyvinout stávající nebo vytvořit nové účinné generátory pseudonáhodných čísel.

Zajímavá fakta

  • Podle některých historiků se první pokusy o generování náhodných čísel datují do roku 3500 před naším letopočtem. Kupodivu jsou spojeny se staroegyptskou stolní hrou „Senet“, která spočívá v přesouvání žetonů po hrací ploše.
  • Po dlouhou dobu sloužily výsledky sčítání lidu a další experimentálně získané datové tabulky jako zdroje náhodných čísel pro některé skutečné praktické problémy.
  • Zranitelnost v algoritmech pro generování pseudonáhodných čísel byla zneužita na začátku roku 2010 bývalým bezpečnostním ředitelem Asociace multi-státních loterií. Narušitel měl k dispozici software sloužící k určování výherních čísel losů, pomocí kterého mohl několik dní v roce určovat výherní kombinace. Byl obviněn v roce 2015 poté, co vyhrál 16,5 milionu dolarů.
  • Generátor pseudonáhodných čísel nainstalovaný na palubním počítači jedné kosmické lodi Apollo kdysi způsobil, že její pohyb selhal a vážně se odchýlil od zamýšlené trajektorie. Jak vědci zjistili, výstupní data generátoru použitého pro výpočet úhlových rychlostí spadala v 80 % případů do spodní poloroviny, což absolutně nesplňovalo požadovaná kritéria pro náhodnost výsledků generátoru.

Problém generování náhodných čísel je v současné době jedním z nejrelevantnějších a nejslibnějších ve vědecké komunitě. Toto téma je přitom většinou zajímavé pro lidi, kteří mají do světa vědy daleko. Seznamte se s nejznámějšími algoritmy generování pseudonáhodných čísel a jejich oblastmi použití.

Generátor náhodných čísel

Generátor náhodných čísel

Miliony lidí denně využívají online služby generování náhodných čísel, ale jen málo lidí přemýšlí o tom, co se za tímto procesem skrývá. Jak fungují generátory náhodných čísel a jsou tato čísla vůbec náhodná?

Jak se získávají náhodná čísla

Nejznámějšími příklady experimentů s náhodnými výsledky, které lze interpretovat jako náhodná čísla, jsou známé házení mincí nebo kostkou, míchání karet nebo tažení karty ze zamíchaného balíčku. Lidé používají tyto techniky v každodenním životě po staletí, ale je zřejmé, že takové metody nejsou vhodné pro generování velkých polí.

První pokusy o systematizaci procesu generování náhodných čísel vedly k vytvoření algoritmů pro plnění tabulek náhodnými čísly. Rozsah použití takových tabulek je však poměrně úzký, takže tabulky náhodných čísel byly brzy nahrazeny stroji, které generují náhodná čísla v reálném čase a dnes jsou široce používány.

Generátory náhodných a pseudonáhodných čísel

Málokdo ví, ale většina moderních zařízení ve skutečnosti generuje pseudonáhodná čísla. Tak se nazývají posloupnosti čísel, jejichž vlastnosti jsou v mnoha ohledech podobné náhodným, ale mechanismus jejich konstrukce je výrazně odlišný. Skutečné generátory náhodných čísel využívají při své práci výsledky drobných náhodných fyzikálních procesů, jako je tepelný a výstřelový šum, fotoelektrický jev nebo některé kvantové jevy. Výstupní sekvenci takového generátoru nelze předvídat, což je hlavní výhoda generátorů náhodných čísel oproti pseudonáhodným. Tato vlastnost náhodných čísel je nejdůležitější v oblastech, kde je vyžadováno soukromí a zabezpečení dat, jako je kryptografie.

Na rozdíl od skutečných náhodných čísel jsou sekvence pseudonáhodných čísel generovány na základě nějakého algoritmu, takže jsou předvídatelné a pevné. Výsledky generátoru pseudonáhodných čísel lze zlepšit zavedením některých parametrů do systému, které komplikují závislosti mezi čísly, avšak všechny v současnosti existující generátory pseudonáhodných čísel dříve či později zacyklí, a proto nejsou schopny produkovat skutečně náhodná čísla.

Vzhledem k vysoké složitosti zařízení a nákladům na generátory náhodných čísel vědci v současnosti věnují velkou pozornost hledání a optimalizaci nejúčinnějších algoritmů pro generování pseudonáhodných čísel. Byly vynalezeny dokonce „Cryptographically Strong Pseudo-Random Number Generators“ (CSPRNGS), které se používají v oblastech šifrování a zajištění integrity přenášených informací.

Tam, kde se používají náhodná a pseudonáhodná čísla

Generátory náhodných čísel jsou nedílnou součástí většiny softwaru operačního systému. Kromě toho jsou nepostradatelné pro statistické testy a numerické simulace. Generátory náhodných čísel se používají i při tvorbě složitých počítačových her a mohou výrazně rozšířit možnosti umělé inteligence, jedné z nejslibnějších technologií tohoto desetiletí. Náhodná čísla jsou samozřejmě široce používána v loteriích, soutěžích a losování.

Generování náhodných čísel je časově náročný a v mnoha ohledech záhadný proces, ale právě proto je ještě zajímavější. Ponořte se hlouběji do tohoto tématu a ujistěte se, že pro sebe objevíte něco nového.