第1个回答 2024-11-03
探索产生（伪）随机数的方法，是理解计算机科学与统计学基石之一。维基百科上提供了全面的列表，其中详述了各种算法和原理，方便逐一研究和比较。
对于程序开发者而言，线性同余法（LCG）是一种广泛采用的算法，它通过简单的数学运算生成序列，看似随机，实则在特定条件下具有可预测性。LCG的生成过程依赖于初始值和一组参数，因此适用于许多场景，从游戏到模拟实验。
然而，在追求真正随机性的领域，量子随机发生器展现出显著优势。基于量子力学原理，量子随机发生器能够生成不可预测的随机数，从根本上避免了传统算法的周期性和可预测性。利用量子态的不确定性，量子随机数生成器提供了一种接近真正的随机性解决方案，对于安全性要求极高的应用尤为重要。
总结而言，选择适合的（伪）随机数生成方法，需考虑应用需求、资源限制以及对随机性的严格度。无论是追求算法的高效执行还是追求真正的不可预测性，都有相应的技术路径可供选择。