随机数发生器

随机数发生器是一种用于生成随机数的设备或软件。在计算机编程和密码学等领域中，随机数发生器被广泛应用于生成随机数据。随机数发生器可以分为硬件随机数发生器和软件随机数发生器。

硬件随机数发生器通常基于物理现象（如电子噪音、光子的行为等）来生成随机数。它们通常具有较高的熵值，即产生的随机数具有较高的不可预测性。

软件随机数发生器则是通过算法来生成随机数。常见的软件随机数发生器包括伪随机数发生器和真随机数发生器。伪随机数发生器使用数学算法来生成随机数，但其随机性是有限的，因此不能用于某些需要高度安全性的场合。真随机数发生器则是通过物理现象来生成随机数，具有更高的随机性。

在云计算领域中，随机数发生器可以应用于多个场景，例如密码学、安全通信、负载均衡、数据分析等。推荐的腾讯云相关产品包括云服务器、负载均衡、数据库、存储等。

优势：

提高系统安全性：随机数发生器可以用于生成密码、会话密钥等，从而提高系统的安全性。
提高数据安全性：随机数发生器可以用于加密数据，从而提高数据的安全性。
提高应用性能：随机数发生器可以用于负载均衡、数据分析等场景，从而提高应用的性能。

应用场景：

密码学：随机数发生器可以用于生成密码、会话密钥等，从而保证密码的安全性。
安全通信：随机数发生器可以用于生成随机数密钥，从而保证通信的安全性。
负载均衡：随机数发生器可以用于生成随机数，从而实现负载均衡。
数据分析：随机数发生器可以用于生成随机数，从而实现数据分析。

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用于随机数生成的熵量的检测

random-number-generator、entropy

我读过一些关于熵和随机数发生器的文章。我发现很少有算法在线生成128位熵支持的随机数发生器.我可以从这个网站的其他讨论中看出，随机数发生器不会改变熵。似乎N位熵支持随机数发生器只取决于算法所支持的初始状态的比特数。如果我的理解是正确的，我想知道如果我们不知道算法(比如在黑匣子中测试)，是否有可能计算出任何给定的随机数生成器所支持的熵的多少位？

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实数发生器在密码学中的用途是什么？

randomness

我明白伪随机数发生器的用法。我不会把这些和“真正的”随机数发生器混为一谈。但是，我不明白使用的是什么真正的随机数生成器。如果它不是确定性的，如何在算法中使用它？

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在本征中设置随机种子

c++、eigen

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我正在寻找一种后处理方法来改善真随机数发生器的随机性.特别是在应用后处理后，TRNG可以通过NIST SP 800-22 .我尝试将Enocoro-128_v2伪随机数发生器作为TRNG的后处理方法。TRNG将为Enocoro提供种子。然后，Enocoro工作并产生输出。通过该方法的应用，可以提高计算结果。我的问题是:为什么Enocoro-128_v2伪随机数发生器能提高TRNG的性能？

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一个很好的C随机数发生器

c、random

我需要一个很好的随机数发生器来编写我用C编写的程序，如果你感兴趣的话，它是一个分形火焰发生器。我的图像非常粒状，尽管我在过去成功地使用了同样的算法。我终于意识到，区别在于我所使用的随机数生成器。我希望一个更好的随机数发生器能产生更好的结果。答案可以是以代码示例的形式出现，也可以是指向先前存在的随机数字库的链接。最重要的要求是：它应该产生相对高质量的随机数流。

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random、openssl

我对随机数发生器有一个疑问，我使用RAND_pseudo_bytes()来生成一个伪随机数。我用我所需的熵为它提供了种子。但是我怀疑如果我们提供两次相同的种子，随机数发生器会产生相同的随机数吗？

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随机数发生器和种子

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如何从一组伪随机数中得到一个有代表性的随机数？

random

假设我从不同的伪随机数发生器得到三个伪随机数。由于发生器只反映了实数产生过程的一部分，所以我认为使一个数接近实随机数的一种方法可能是得到三个伪随机数的“中心”。我想知道是否有一种更复杂的方法，因为它们应该代表随机数。

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为什么不能直接选择固体中的随机元素呢？

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给定随机数集在R [0，num_max]范围内的Chisquare检验和K检验？

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给出一个布尔随机数发生器。如何使用它生成0到n范围内的随机数。

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使用时间使用循环在C中对随机数生成器进行种子生成

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我在C程序中使用srand((unsigned)time(NULL))作为随机数生成器的种子。我注意到，当我使用循环创建一个随机数组时，如果我将种子放在循环内而不是循环外，所有的数字都将是相同的。我假设这是因为循环运行得非常快，但是当随机发生器在循环之外时，种子如何工作来重新播种随机发生器？我对这在程序中是如何工作的感到困惑。

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