对不起,这不是一个"真实"的问题,但有时回来我记得在这里看到一篇关于随机随机化随机化生成真正随机数的帖子,而不仅仅是伪随机数.如果我搜索它,我不会看到它.
有人知道那篇文章吗？
使用单个随机数发生器(RNG)生成多个数字与每个发生器生成一个数字并丢弃它之间有区别吗？这两种实现都会产生同等随机的数字吗？普通RNG和安全RNG之间是否存在差异？
我有一个Web应用程序,应该代表客户生成一个随机数列表.也就是说,从每个客户的角度来看,数字应该是随机的.这是否意味着我需要为每个客户会话保留一个单独的随机RNG？或者我可以在所有会话中共享一个RNG吗？或者我可以根据请求创建和丢弃RNG吗？
更新:这个问题与随机序列的子集是否也是随机的有关？
好吧,我猜这完全是主观的,但我正在考虑随机数生成器的熵源.大多数发电机都按当前时间播种,对吗？好吧,我很好奇其他资源可以用来生成完全有效的,随机的(宽松的定义)数字.
使用多个来源(例如时间+当前硬盘寻找时间[我们在这里是非常奇妙的])一起创建一个比单个来源更"随机"的数字？来源数量的逻辑限制是什么？真的够多少钱？选择时间只是因为方便吗？
如果不允许这种事情,请原谅我,但我对这些消息来源背后的理论感到好奇.
是否可以通过物理过程模拟生成随机数？
如果我模拟骰子的物理卷(即你捡起它,用手摇晃它,把它放到桌子上并记录哪一面最后"向上"......)会产生一个"随机"数字或者会我只是有一个复杂的模拟,真的没有任何成就.