实例介绍
【实例简介】
随机数在数值计算,随机抽样等很多领域有重要作用,尤其在密码学及信息安全领域中成为一个重要的研究方向,在数字加密,密钥获取以及身份验证等方面更是重中之重。 随机数Number分为伪随机数和真随机数,现阶段的伪随机数获取器获取的随机数基本可以做到无周期性,同时对结果通过一定的数学变换后,也能非常好的满足统计规律,其与真随机数的区别,在于是否具有可预测性。对于伪随机数来说,在输入相同的情况下,得到的输出也是相同。 在真随机数Number方面,现阶段主要是获取物理世界的真随机源,然后从中提取出随机数。 这种方法一般需要物理试验设备的配合。也有文章提到www.594wm.com,利用生物的行为作为一个随机源来产生随机数,并认为这种随机数也是真随机数。 本文对现有的几类随机数获取方法进行简要介绍,并且提出一种新的获取随机数的思路。这种方法主要从随机数的生成环境着眼,明确在什么环境下才能生成真随机数,和过去重点着眼于寻找真随机源的思路有所不同。 这种思路的变更也将引起获取方法的变更,以人类行为的自主性为基础,结合计算机网络,来尝试完成随机数的获取,并提出一些具体的实现思路。
【实例截图】
【核心代码】
16359647276241218521.zip
└── 随机数生成
├── AELDist.m
├── BenuliDist.m
├── BGDist.m
├── CauthyDist.m
├── CombineLinear.m
├── GaussDist.m
├── LaplaceDist.m
├── MixMOD.m
├── MulMOD1.m
├── MulMOD2.m
├── PFQZ.m
├── PoisonDist.m
├── PowerDist.m
├── PrimeMOD.m
├── RelayDist.m
├── test.m
├── TwoDist.m
└── WBDist.m
1 directory, 18 files
随机数在数值计算,随机抽样等很多领域有重要作用,尤其在密码学及信息安全领域中成为一个重要的研究方向,在数字加密,密钥获取以及身份验证等方面更是重中之重。 随机数Number分为伪随机数和真随机数,现阶段的伪随机数获取器获取的随机数基本可以做到无周期性,同时对结果通过一定的数学变换后,也能非常好的满足统计规律,其与真随机数的区别,在于是否具有可预测性。对于伪随机数来说,在输入相同的情况下,得到的输出也是相同。 在真随机数Number方面,现阶段主要是获取物理世界的真随机源,然后从中提取出随机数。 这种方法一般需要物理试验设备的配合。也有文章提到www.594wm.com,利用生物的行为作为一个随机源来产生随机数,并认为这种随机数也是真随机数。 本文对现有的几类随机数获取方法进行简要介绍,并且提出一种新的获取随机数的思路。这种方法主要从随机数的生成环境着眼,明确在什么环境下才能生成真随机数,和过去重点着眼于寻找真随机源的思路有所不同。 这种思路的变更也将引起获取方法的变更,以人类行为的自主性为基础,结合计算机网络,来尝试完成随机数的获取,并提出一些具体的实现思路。
【实例截图】
【核心代码】
16359647276241218521.zip
└── 随机数生成
├── AELDist.m
├── BenuliDist.m
├── BGDist.m
├── CauthyDist.m
├── CombineLinear.m
├── GaussDist.m
├── LaplaceDist.m
├── MixMOD.m
├── MulMOD1.m
├── MulMOD2.m
├── PFQZ.m
├── PoisonDist.m
├── PowerDist.m
├── PrimeMOD.m
├── RelayDist.m
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