随机数是专门的随机试验的结果。在统计学的不同技术中需要使用随机数,比如在从统计总体中抽取有代表性的样本的时候,或者在将实验动物分配到不同的试验组的过程中,或者在进行蒙特卡罗模拟法计算的时候等等。 产生随机数有多种不同的方法。这些方法被称为随机数发生器。随机数最重要的特性是:它所产生的后面的那个数与前面的那个数毫无关系。
随机数 [数] random number ; Nonce ; random numbrrs
随机数生成器 Random number generation ; RNG ; rand ; Randomizer Wheel
伪随机数生成器 PRNG
随机数发生器 RNG ; [计] random number generator ; [计] randomizer ; Pseudorandom Number Generator
随机数生成 [计] Random Number Generation ; Mersenne Twister ; Random ; random data generation
随机数字 [计] random digits ; random numbers ; Ranom Number ; random digit
伪随机数 [计] pseudo-random number ; RAND ; PRN ; pseudo-random integral number
正态随机数发生器 normrnd
产生正态分布随机数 randn
产生均匀分布随机数 rand ; R r rand
如果随机数搞乱了,那么基于它之上的所有安全都是可疑的。
If random numbers are messed up, all security based on it is suspicious.
回想一下我们上周介绍的非常基本的构建块,它允许您获取1到10或1或100之间的随机数。
Recall that very basic building block we introduced last week which allowed you to grab a random number between 1 and 10 or 1 or a hundred.
我专门研究随机数生成过程。
Almost any game you play has some kind of randomness or pseudorandomness which means that things change overtime somewhat unpredictably.
大多数你所玩过的游戏都有某种,随机数或者伪随机数,这就意味着每个事件都存在不可预测性。
Well, recall that very basic building block we introduced 1 last week which allowed you to grab a random number between 1 and 10 or 1 or a hundred.
好吧,让我们先回想一下上周介绍过的,能产生1~10之间,或者1~100之间随机数的1,基本构建块。
And so you have to figure out how to take that randomness out of the experiment.
因此你要明白怎么把随机数从试验中拿出来,有些时候你没法做一次有效的实验。
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