線上隨機數產生器 - 快速而簡單的隨機數選擇器
在有約束的情況下隨機產生數字。
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隨機數生成器：適用於各種應用的多功能工具
隨機數生成器 （RNG） 是一種統計技術，可以創建非預先確定的數位。RNG 可以基於硬體或軟體;然而，基於軟體的 RNG 是當今最流行的。這些方法使用各種數學方法生成隨機序列。底層演演算法決定了這些數位的隨機性，而 RNG 的品質則根據生成的數位的隨機程度來判斷。
特徵
隨機數產生器具有各種功能，使其在各種應用程式中都很有用。以下是 RNG 的五個最基本功能：
不可 預知
RNG 的不可預測性是其最重要的屬性。生成的數字應該是隨機的和出乎意料的，這樣就沒有人能猜到序列中的下一個數位。
速度
RNG 應該足夠快以產生隨機數。在需要大量隨機數的應用程式（如類比或加密）中，速度尤為重要。
可複製性
如果給定相同的種子值，RNG 應該能夠再次創建相同的隨機數序列。在必須再次創建精確隨機整數的測試和調試期間，此功能非常有用。
個人化
RNG 應允許修改生成的數位，例如更改數位範圍或生成具有特定分佈的數位。
可擴展性
RNG 應該是可擴展的，並且能夠在不降低不可預測性質量的情況下生成大量隨機數。
如何申請
使用 RNG 很簡單。大多數程式設計語言都有 RNG 庫;您可以使用函數來生成不可預測的數位。“rand（）”是 C 和 C++ 中最常用的用於生成隨機數的函數。以下是如何在 Python 中使用 RNG 的方法：arduinoCopy codeimport random # 生成一個 1 到 100 之間的隨機數 x = random.randint（1， 100） print（x）
隨機數產生器範例
有許多基於軟體和硬體的隨機數產生器示例可用。以下是一些範例：
線性同餘生成器 （LCG）
線性同餘生成器是最古老和最常用的 RNG 之一。它是一種基於軟體的技術，可基於線性方程創建隨機整數序列。LCG 是快速的，但如果參數選擇不正確，它們的不可預測性可能很容易預見。
梅森旋風
Mersenne Twister 是各種計算機語言（包括 Python 和 Ruby）的標準 RNG。它是一種基於軟體的技術，可創建一系列高品質的隨機整數。Mersenne Twister 還具有快速且可擴展的功能。
基於硬體的 RNG
基於硬體的 RNG 使用物理過程（如空氣雜訊、熱雜訊或放射性衰變）創建隨機數。這些 RNG 通常比基於軟體的 RNG 慢，但它們更可靠，不易受到預測攻擊。
局限性
隨機數生成器有局限性，使用它們時必須了解它們。以下是 RNG 的一些限制：
偽隨機性：
基於軟體的 RNG 是偽隨機的，這意味著它們是確定性和可預測的。它們生成的數位似乎是隨機的，但如果演算法和種子值已知，則可以再次生成相同的隨機數序列。
偏見：
一些 RNG 可以生成有偏差的數位，這意味著比其他數位更有可能生成特定數位。如果演算法需要設計得更好，或者種子值需要更加隨機，則可能會發生偏差。
週期性：
RNG 有期限，這意味著它們最終會重複相同的數位序列。時間長度取決於演算法和種子值。
隱私和安全
使用 RNG 時，隱私和安全是至關重要的考慮因素。如果生成的數位用於加密目的，則 RNG 的質量至關重要。應檢查 RNG 的統計隨機性和對預測攻擊的敏感性。基於硬體的 RNG 通常比基於軟體的 RNG 更安全，因為它們不易受到演算法缺陷的影響。
有關客戶支持的資訊
客戶支援資訊，大多數 RNG 都包含客戶支援。如果您將 RNG 用於關鍵應用程式，則必須能夠在出現問題時獲得支援服務。一些 RNG 供應商提供 24/7 全天候客戶服務，而另一些供應商則限制了支持時間。選擇滿足您支援要求的 RNG 供應商至關重要。
常見問題
RNG 可以用於密碼學嗎？
是的，RNG 可用於加密，但必須使用經過統計隨機性和預測攻擊敏感性測試的高品質 RNG。
基於硬體的 RNG 和基於軟體的 RNG 有什麼區別？
基於硬體的 RNG 使用物理過程生成隨機數，而基於軟體的 RNG 使用數學演算法。基於硬體的 RNG 通常比基於軟體的 RNG 更安全。
RNG 可以生成真正的隨機數嗎？
RNG 無法生成真正的隨機數，因為它們是確定性演算法。但是，它們可以生成統計隨機數，這些數位在實際應用中似乎是隨機的。
RNG 可以用於類比嗎？
是的，RNG 通常用於類比以生成隨機輸入。
使用 RNG 是否有任何法律問題？
不，只要將 RNG 用於合法目的，使用 RNG 就沒有法律問題。
相關工具
RNG 通常與其他工具（例如哈希演算法）結合使用，以提供額外的安全性。以下是一些相關工具：
加密哈希函數
加密哈希函數是採用輸入並創建具有預定大小的哈希的演算法。哈希函數用於許多應用程式，例如消息身份驗證、數位簽名和密碼存儲。
金鑰生成的演算法
加密金鑰是使用對稱和非對稱加密技術的金鑰生成演算法生成的。所用金鑰的質量決定了加密技術的安全性。
真隨機數產生器 （TRNG）
TRNG（真隨機數產生器）使用物理過程創建隨機數。TRNG 比 PNG 更安全，儘管它們通常更慢且成本更高。
結論
隨機數生成器在統計、密碼學和計算機類比中很有價值。但是，瞭解其局限性以及對安全性和機密性的影響至關重要。為了有效地利用它，請選擇一個高品質、經過測試的發電機並瞭解其局限性。您可以充分利用這種適應性強的工具並獲得它的回報。