Генераторы псевдослучайных чисел (Pseudorandom number generators)

Определение

Генераторы псевдослучайных чисел (PRNG) - это алгоритмы, которые создают последовательности чисел, которые выглядят случайными, но на самом деле определяются начальным значением (семенем).

Описание

PRNG используются в различных приложениях, таких как криптография, моделирование и научные вычисления. Один из самых известных PRNG - это алгоритм MT19937, разработанный японским математиком Макото Мацумото. Этот алгоритм используется во многих программных продуктах, включая язык программирования Python. Другой популярный PRNG - это линейный конгруэнтный генератор (LCG). LCG просты в реализации и могут быть использованы для генерации простых псевдослучайных последовательностей. Однако LCG имеют ряд недостатков, включая низкую скорость и повторяемость последовательностей. Существует множество других PRNG, каждый из которых имеет свои преимущества и недостатки. Выбор правильного PRNG зависит от конкретного приложения и требований к качеству генерируемых чисел.

История создания

История создания генераторов псевдослучайных чисел начинается в середине XX века. В 1949 году американский математик Джон фон Нейман предложил идею использования псевдослучайных чисел в научных вычислениях. Однако первые генераторы псевдослучайных чисел появились только в 1950-х годах. Одним из первых генераторов был линейный конгруэнтный метод, предложенный в 1951 году Д. Х. Лемером. Этот метод был прост в реализации и использовался во многих научных приложениях. Однако у него были недостатки, такие как низкая скорость и повторяемость последовательности. В 1980-х и 1990-х годах были разработаны более сложные генераторы псевдослучайных чисел, такие как алгоритм MT19937 Макото Мацумото и xorshift Стивена Вайолса. Эти алгоритмы были более эффективными и имели лучшую статистическую характеристику, чем линейные конгруэнтные методы.