从抛硬币算法生成随机均匀随机数往往会生成比预期更多的0
。抛硬币算法是一种常见的随机数生成算法，它模拟了抛硬币的过程，通过统计正面和反面的次数来生成随机数。在理论上，抛硬币的结果应该是均匀的，即正面和反面的概率都是50%。然而，在实际应用中，抛硬币算法往往会生成比预期更多的0。
这是因为抛硬币算法是基于概率的，每次抛硬币的结果都是独立的，无法保证每次生成的随机数都是均匀的。在大量的随机数生成中，可能会出现连续生成多个0的情况，导致0的数量超过了预期。
为了解决这个问题，可以采用其他更高效的随机数生成算法，例如线性同余法、梅森旋转算法等。这些算法能够生成更加均匀的随机数序列，减少了生成不均匀随机数的可能性。
在云计算领域，随机数生成在很多场景中都是非常重要的，例如密码学、模拟实验、随机化算法等。腾讯云提供了一系列与随机数生成相关的产品和服务，例如腾讯云密钥管理系统（KMS），它可以生成高质量的随机数，并提供安全的密钥管理功能。您可以通过以下链接了解更多关于腾讯云密钥管理系统的信息：
腾讯云密钥管理系统（KMS）：https://cloud.tencent.com/product/kms
相关·内容
我尝试使用函数rcoin生成0到99范围内的随机数，该函数以相等的概率返回0或1。我写了下面的代码，将连续调用rcoin函数生成的二进制数进行转换，然后在该数小于100的条件下返回它。这是R代码。size = 1, prob = 0.5) v = n + 1 v = sum(sapply(0:for (
浏览 18提问于2019-12-28得票数 2
回答已采纳
2回答
我不明白伯努利随机数发生器是如何计算的，并希望得到一些解释。例如：[1 0 0]P=发生概率如何确定"0“或"1”的生成数字/结果=================================Update==================================
我创建了一个受限的</e
浏览 6提问于2017-10-30得票数 17
回答已采纳
1回答
我想产生一个伪随机数，其分布与抛硬币的次数相同，即正面在第一个反面之前。1: p = 0.25...
我怎样才能高效地生成这样的发行版呢？我一直在努力想办法做到这一点，而不是为每一次翻转产生随机比特。我目前的理论是计算均匀分布的随机数中的前导0位的数量，但我一直无法找到一个好<
浏览 0提问于2019-09-19得票数 0
4回答
我对随机算法很陌生，我是通过读书来学习的。我正在阅读马克·艾伦·韦西斯()的一本书“数据结构和算法分析”。
假设我们只需要抛硬币，那么我们必须随机生成0或1。一种方法是检查系统时钟。时钟可能会将时间记录为一个整数，该整数计算自1970年1月1日以来的秒数(至少在Unix系统上如此)。然后我们可以使用最低位。问题是，如果需要随机数序列，这种方法就不能很好地工作。一秒是一段很长<em
浏览 4提问于2011-12-15得票数 0
回答已采纳
我可以用什么方法来最小化，产生一个均匀分布的数字从0到9所需的硬币翻转量？
我已经做了一些研究，但是我还没有想出如何使它适应这个特定的问题：
浏览 1提问于2016-03-27得票数 4
1回答
使用硬币翻转生成均匀随机数0.n的通常方法是以明显的方式为大于n的最小幂建立一个rng，然后每当该算法生成大于n-1的数字时，丢弃该数字，然后再试一次。
不幸的是，这具有无穷大的最坏情况运行时。在保证终止的同时，有没有办法解决这个问题？
浏览 1提问于2014-01-27得票数 1
回答已采纳
4回答
我正在尝试根据用户ID生成随机数的均匀分布。也就是说，我希望每个用户都有一个随机数，该随机数在用户请求随机数时保持不变(但用户不需要存储该数)。我当前的算法(用PHP)来计算分布，对于给定的大量userID $arr是：$results = array_fill(0, $range, 0);
浏览 0提问于2012-08-02得票数 2
回答已采纳
在算法中的某一点上，我们将抛硬币，并反复做一些事情，只要它继续正面，并在我们看到反面时立即停止。将其更改为正如预期的那样，一半的时间都会产生正面。R被实例化为一个随机数，并以System.currentTimeMillis()作为种子。看来，随机生成的比特流毕竟不是如此均匀地分布。还有没有人见过这样的行为？它似乎也
浏览 0提问于2017-11-05得票数 3
1回答
我试图通过产生0到0x3f80000 (IEEE格式为1)之间的数字，用FPGA生成单精度浮点随机数。但由于有更多的离散点接近于零比1，我没有得到一致的生成。有什么可以应用于模拟均匀生成的转换吗？我使用LFSR(32位)和Xoshiro随机数产生。
浏览 1提问于2021-03-07得票数 0
回答已采纳
1回答
假设你有一枚硬币，你想从3个(或更多)数字中随机选择，概率相等。如果你只是为每一对抛硬币，那么你就给了第一轮的幸存者两次失败的机会，而且分布是不均匀的。一般来说，你有一个.5 (0，1)函数，它返回0的概率为.5，1的概率为1。使用这个函数，生成Random(a，b)，它以相等的概率返回a，b范围内的任何整数。
浏览 1提问于2013-10-13得票数 0
4回答
我正在研究随机快速排序算法。我意识到这个算法的运行时间总是被表示为“预期运行时间”。
指定或使用“预期运行时间”的原因是什么？为什么我们不计算最坏的或者平均的情况呢？
浏览 1提问于2011-10-26得票数 8
回答已采纳
2回答
如果我向AWS密钥管理服务请求一个64字节的密钥，是否可以将其分成两半并将每个密钥作为单独的密钥使用？例如，上半年用于加密，第二个用于HMAC？我认为这是可以的，因为假设AWS的密钥是高质量的，那么键中的信息分布应该是一致的，并且值应该是随机的。也就是说，没有字节决定其他字节的任何内容。
浏览 0提问于2020-04-27得票数 0
回答已采纳
3回答
这里有一个关于随机数的大问题:一系列随机数可以包含重复的数字吗？
我对所谓的纯随机数感到困惑？我想，如果我们想生成一个20个随机数的序列，在0-9范围内，那么显然必须有重复，但正因为如此，我们不能说这个序列是纯随机数，对吧？
浏览 12提问于2012-08-22得票数 2
回答已采纳
3回答
例如，当我在betterexplained.com上阅读帖子时，作者提到了通过乘法再加上5，将(0,1)范围内的随机数转换为(5,10)范围内的随机数。
诸如此类的操作是否会降低数字的熵？我理解像下限或天花板这样的操作会降低熵，因为信息丢失了。当我们使用模运算符时，甚至当我们对数字进行散列时，信息也会丢失。当对随机数求平方或取绝对值时，熵也应该丢失(显然，这不适用于0到1之间的数字)，因为该数字<e
浏览 1提问于2014-09-24得票数 4
2回答
低平均泊松分布绘制数字的性能
、、、、
为了从C++中的泊松分布中提取随机数，一般建议使用std::poisson_distribution<size_t> d(1e-6);在每次调用std::poisson_distribution对象时，都会消耗整个随机比特序列(例如，32位具有，64位用于)。我认为，在这种低均值(mean = 1e-6)的情况下，大多数情况下，只有几个位就足以确定要返回的值为0。然后可以缓存其他比特以供以后使
浏览 11提问于2020-05-05得票数 0
我习惯于使用伪随机数生成器返回半开区间[0，1]内的浮点值。exponentially_distributed=-logf( 1.0-rng() )
如果为0.0<=rng()<1.0，则始终生成有效数字但我想不出有哪种情况下，将收益率为0,1的rng替换为收益率
浏览 0提问于2013-03-01得票数 1
2回答
我想模拟特定人群中素食学生的数量。一篇特定的研究论文给出了一个关于特定分布的想法。我喜欢用真正的随机数来测试这个想法。论文建议，在给定的人口中，有6%的学生被认为是素食主义者。所以我想生成40个概率为6%的随机数，它在Excel中遵循二项分布。我可以使用正态分布来生成数字。但我不知道如何生成它们来遵循二项分布，在这种情况下，我认为二项分布更合适。
谢谢
浏览 0提问于2018-05-09得票数 1
3回答
因此，我正在尝试编写一个脚本，将一个值4随机分成12个不同的变量。我想不出一个好的方法来正确地做这件事。我考虑过对数字进行随机化，使其接近0.33 (4的1/12)，但这通常会导致最后几个数字的优先级过低。有没有人以前尝试过这样的东西，或者有什么好主意让它尽可能地随机和均匀？
浏览 2提问于2013-02-19得票数 11
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
