Frage

Ist es möglich, Zufallszahl durch physikalische Prozess-Simulation zu generieren?

Wenn ich die physische Rolle eines Würfels simulieren (dh Sie Kommissionierung es, es in der Hand schütteln, es auf den Tisch und die Aufnahme freizusetzen, die Seite endet „up“ ...) wird, dass ein „random“ produzieren Nummer oder hätte ich nur eine komplexe Simulation, die wirklich nichts erreicht.

War es hilfreich?

Lösung

Sie würden eine komplexe Simulation haben, die wirklich nichts erreicht.

(außer dem gleichen Wert jedes Mal, zurückzukehren, oder unnötige Komplexität auf ein bestehendes PRNG)

Wenn Sie nicht die simulierte Umgebung mit „random“ Variablen Samen (dh hängen von einem anderen Mittel zur Erzeugung von Zufallszahlen), werden Sie immer den gleichen Wert zurück, denn jeder Schritt im Prozess jedes Mal die gleiche Art und Weise geschehen.

Sagen Sie bitte eine Basispseudozufallszahlengenerator (PRNG) verwendet haben:

Da Ihre Simulation nur als zufällig sein würde wie die anderen PRNG Sie verwendet haben, können Sie auch benutzen Sie einfach die andere PRNG direkt, ohne die ganze zusätzliche Arbeit! (In der Tat, Ihre Simulation alles tun darf nur die Ausgabe machen weniger zufällig als die Werte aus Ihrer Basis PRNG)

Andere Tipps

Ja, Sie würden „nur noch eine komplexe Simulation, die wirklich erreicht nichts“.

Warum simuliert einen zufälligen physikalischen Vorgang, wenn Sie tatsächlich einen echten verwenden könnten?

Es gibt Stapel von Fragen zu Zufallszahlengeneratoren auf SO. Hier sind nur ein paar:

echter Zufallszahlengenerator

Sie staatenlos Zufallszahlengeneratoren existieren?

, welche Art von Random Number Generator wird verwendet in dem Casino Gaming Industry?

Ihr Algorithmus ein Pseudozufallszahlengenerator sein, das heißt es in einem zufälligen Samen und produziert potenziell große Anzahl Strings nimmt die ziemlich zufällig aussehen.

Es gibt keine Garantie jedoch, dass Ihre zufällige Ausgabe der Qualität sein, die Sie für Kryptographie oder andere Zwecke benötigen. Ich wäre geneigt zu glauben, dass es in Ihrer Ausgabe unerwünschten wiederholten Mustern sein, und das zu viel Arbeit wird die Physik des Problems gehen in Richtung, und nicht genug Pseudo-Zufälligkeit zu erzeugen. (Sorry für den wishy washiness, aber das ist es auf dem Punkt.) Es gibt effektive Pseudozahlengeneratoren, und ich würde eines des Regals verwendet werden.

Das hieß, das könnte ein interessantes und informatives Experiment für Ihre eigenen Zwecke sein.

Die später.

Wenn Sie injizieren einige zufällig (oder Pseudo-Zufalls) Faktoren der Simulation werden die gleichen Ergebnisse jedes Mal erzeugen.

Es wird noch eine Pseudozufallszahl sein, weil vermutlich werden Sie einen Pseudo-Zufallszahlengenerator verwendet werden, um alle von der Form der hüpfenden in Ihren Händen zu simulieren.

Zuerst müssen Sie ‚zufällig‘ definieren. Sie können durch die Verwendung einer seltsame Reihe von Berechnungen, sicher trivialen unberechenbar Zahlen erzeugen. Aber Sie werden nicht erhalten nützliche Zufälligkeit oder eine gleichmäßige Verteilung von Zahlen.

Eine physikalische Simulation, wie Sie beschreiben würde tatsächlich zu einem bestimmten Zeitpunkt in der Berechnung eine Art Zufallszahlengenerator erfordern. Glücklicherweise random () ist einfach zu bedienen.

Wenn Sie nicht bereit sind, die Quantenzustand von zwei ganzen zu modellieren stirbt Sie zufällig nichts haben werden ...

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