Генератор случайных чисел

Генератор случайных чисел

случайностей нет, есть сложные закономерности.

Настоящая случайность не может существовать в природе, потому, что ей неоткуда взяться. Если мир ещё не разрушился, значит, он упорядоченная система. К примеру, "беспорядок" на столе — это результат работы по поиску бумаг.

Закономерности есть сложные.

Как выиграть в конкурсе

С длинной цепочкой: от начального действия — к результату, который ты замечаешь. Такие почти не проследить и ты привык считать их случаем.

Вот таким: сегодня идёт дождь, потому, что вчера за 1000 км севернее в лесу светило солнце после сильного дождя. Испаряющаяся вода собиралась в тучи и летела на скорости 40км/ч. Ветер дул потому, что нагретый воздух поднимался вверх.

В период с 14-00 до 16-30 солнце светило особенно сильно, потому, что пролетевшая два часа назад ракета распорола озоновый слой, в то же время выхлоп дал рассеянное облако, которое уменьшило силу солнца в последующие 15 минут.

В результате, дождь пошёл сегодня вечером, а не завтра утром, но шёл на десять минут дольше, и ты решил не идти в магазин из-за плохой погоды.

Закончившийся у кассирши через два дня рулончик чеков — остановился на нервничающем молодом человеке, вместо следующей за ним благодушной тётушки. Молодой человек устал выбирать марки сигарет и купил ещё жвачки, и вообще не ту марку, которую обычно берёт. В результате, у него в кармане "случайно" оказалось 1.20Ls вместо 3.50, вот тебе и случайное число.

Генератор случайный чисел — это количество мелочи в твоём кармане, наложенное на график времени. Общая сумма зарплаты — убывает после получки. Но мелочь, остаток после деления купюр, — он то больше, то меньше. Она от нуля и до 4.99 …

То есть, мир состоит из тучи объектов и результатов их взаимного влияния. У каждого из объектов есть много свойств, и они изменяются до неузнаваемости, кажутся случайными. Псевдослучайность — это то, что кажется случайностью…

Примерно так же и работают функции псевдослучайной генерации чисел. Большое число, корень из него, и три предпоследние цифры этого корня, — один из примеров.

Корень суммы текущих координат курсора на экране — это пример источника чисел.

Есть несколько источников меняющихся в известном диапазоне числ. Есть математические функции, чтобы подогнать их в нужные для ответа рамки. Например, от 20 до 100. В природе есть законы, вроде нагретое легче и поднимается вверх… а в генераторах — есть логика автора, чтобы запутать это всё до почти неузнаваемой случайности…

Motorka.org » Разное » Страница 12

Что такое генератор случайных чисел в игровых автоматах?

В современных игровых автоматах результат игры определяется генератором случайных чисел (ГСЧ), который заложен в программное управление аппарата. Эта программа является основой абсолютно всех автоматов, независимо от того, обычные они или в режиме онлайн. О ГСЧ знают все игроки, но не каждый может объяснить его работу.

Но если попытаться понять принцип его работы, это может положительно отразиться на уровне игры и избавиться от многих предрассудков, так как некоторые игровые стратегии никогда пользы не приносят.

Еще не знают!

Многие игроки еще не знают, какое лучше всего посетить онлайн казино, чтобы интересно провести там время. Игровой клуб lavaigrovyeavtomaty.com приглашает всех любителей азарта и дарит увлекательный мир развлечений. Чтобы получить пропуск в манящий мир «одноруких бандитов», достаточно сделать всего два клика мышкой и здесь http://lavaigrovyeavtomaty.com/igrat-besplatno/ вы сможете играть абсолютно бесплатно, без всяких надоедливых регистраций, заполнения анкет и отправки сообщений.

ГСЧ

Но вернемся к ГСЧ. Основной принцип работы состоит в генерации случайных чисел, которые соответствуют символам на барабанах. Генератор практически за секунду выберет любые случайные числа и сразу же соберет их в группу. Другими словами, каждый спин – это результат выбора ГСЧ. Этот процесс продолжается все время, даже тогда, когда на автомате никто не играет. Именно ГСЧ и компьютерная программа определяют вращение барабанов и расположение на слотах символов. Генератор делает игру на автоматах справедливой, а победа получается чисто случайной. В любой момент может выпасть джекпот, но в любой момент можно и все проиграть.

Поэтому, ГСЧ – это по своей сути обычная компьютерная программа, работающая при помощи алгоритмов с содержанием большого количества команд и микропроцессоров. Эти общие команды называются циклами. Некоторые игроки считают, что у каждого автомата есть как выигрышные, так и проигрышные циклы, но это не верно. Выбор происходит случайно и ГСЧ не может следить за тем, как формируются числа на экране автомата. Некоторые могут выпасть несколько раз подряд, но это не означает, что можно угадать следующие числовые комбинации. Все происходит совершенно случайно.

Игры
Категории: Разное » Страница 12

Ветерок 8 на Линда 290 (7)

ПОДАРИЛИ КАТЕР НЕМАН 2 НО НЕ ЗНАЮ ЧТО С НИМ ДЕЛАТЬ … (12)

Юмор (временами чёрный)! (7077)

Гаражное хранение лодок. Погрузка и разгрузка лодо … (0)

Гаражное хранение лодок. Погрузка и разгрузка лодо … (0)

Гаражное хранение лодок. Погрузка и разгрузка лодо … (0)

Термостат на Ветерок (116)

Mercury 7.5 (237)

Барахолка "Honda" — только запчасти (33)

Гаражное хранение лодок. Погрузка и разгрузка лодо …

Как работает генератор случайных чисел?

(2)

Мифы и реальность саней Уффа Фокса (94)

"Серебрянка-3" максимальная модернизация для дальн … (114)

Клапанная перегородка на Ветерок 8 (167)

Электо разъёмы. (0)

Ремонт и тюнинг прогресс-4 (105)

случайностей нет, есть сложные закономерности.

Настоящая случайность не может существовать в природе, потому, что ей неоткуда взяться. Если мир ещё не разрушился, значит, он упорядоченная система. К примеру, "беспорядок" на столе — это результат работы по поиску бумаг.

Закономерности есть сложные. С длинной цепочкой: от начального действия — к результату, который ты замечаешь. Такие почти не проследить и ты привык считать их случаем.

Вот таким: сегодня идёт дождь, потому, что вчера за 1000 км севернее в лесу светило солнце после сильного дождя. Испаряющаяся вода собиралась в тучи и летела на скорости 40км/ч. Ветер дул потому, что нагретый воздух поднимался вверх.

Как выиграть конкурс ВКонтакте

В период с 14-00 до 16-30 солнце светило особенно сильно, потому, что пролетевшая два часа назад ракета распорола озоновый слой, в то же время выхлоп дал рассеянное облако, которое уменьшило силу солнца в последующие 15 минут.

В результате, дождь пошёл сегодня вечером, а не завтра утром, но шёл на десять минут дольше, и ты решил не идти в магазин из-за плохой погоды.

Закончившийся у кассирши через два дня рулончик чеков — остановился на нервничающем молодом человеке, вместо следующей за ним благодушной тётушки. Молодой человек устал выбирать марки сигарет и купил ещё жвачки, и вообще не ту марку, которую обычно берёт. В результате, у него в кармане "случайно" оказалось 1.20Ls вместо 3.50, вот тебе и случайное число.

Генератор случайный чисел — это количество мелочи в твоём кармане, наложенное на график времени. Общая сумма зарплаты — убывает после получки. Но мелочь, остаток после деления купюр, — он то больше, то меньше. Она от нуля и до 4.99 …

То есть, мир состоит из тучи объектов и результатов их взаимного влияния. У каждого из объектов есть много свойств, и они изменяются до неузнаваемости, кажутся случайными. Псевдослучайность — это то, что кажется случайностью…

Примерно так же и работают функции псевдослучайной генерации чисел. Большое число, корень из него, и три предпоследние цифры этого корня, — один из примеров.

Корень суммы текущих координат курсора на экране — это пример источника чисел.

Есть несколько источников меняющихся в известном диапазоне числ. Есть математические функции, чтобы подогнать их в нужные для ответа рамки. Например, от 20 до 100. В природе есть законы, вроде нагретое легче и поднимается вверх… а в генераторах — есть логика автора, чтобы запутать это всё до почти неузнаваемой случайности…

случайностей нет, есть сложные закономерности.

Настоящая случайность не может существовать в природе, потому, что ей неоткуда взяться. Если мир ещё не разрушился, значит, он упорядоченная система. К примеру, "беспорядок" на столе — это результат работы по поиску бумаг.

Закономерности есть сложные. С длинной цепочкой: от начального действия — к результату, который ты замечаешь. Такие почти не проследить и ты привык считать их случаем.

Вот таким: сегодня идёт дождь, потому, что вчера за 1000 км севернее в лесу светило солнце после сильного дождя. Испаряющаяся вода собиралась в тучи и летела на скорости 40км/ч. Ветер дул потому, что нагретый воздух поднимался вверх.

В период с 14-00 до 16-30 солнце светило особенно сильно, потому, что пролетевшая два часа назад ракета распорола озоновый слой, в то же время выхлоп дал рассеянное облако, которое уменьшило силу солнца в последующие 15 минут.

В результате, дождь пошёл сегодня вечером, а не завтра утром, но шёл на десять минут дольше, и ты решил не идти в магазин из-за плохой погоды.

Закончившийся у кассирши через два дня рулончик чеков — остановился на нервничающем молодом человеке, вместо следующей за ним благодушной тётушки. Молодой человек устал выбирать марки сигарет и купил ещё жвачки, и вообще не ту марку, которую обычно берёт. В результате, у него в кармане "случайно" оказалось 1.20Ls вместо 3.50, вот тебе и случайное число.

Генератор случайный чисел — это количество мелочи в твоём кармане, наложенное на график времени. Общая сумма зарплаты — убывает после получки.

Как выбрать случайного победителя конкурса в Вконтакте

Но мелочь, остаток после деления купюр, — он то больше, то меньше. Она от нуля и до 4.99 …

То есть, мир состоит из тучи объектов и результатов их взаимного влияния. У каждого из объектов есть много свойств, и они изменяются до неузнаваемости, кажутся случайными. Псевдослучайность — это то, что кажется случайностью…

Примерно так же и работают функции псевдослучайной генерации чисел. Большое число, корень из него, и три предпоследние цифры этого корня, — один из примеров.

Корень суммы текущих координат курсора на экране — это пример источника чисел.

Есть несколько источников меняющихся в известном диапазоне числ. Есть математические функции, чтобы подогнать их в нужные для ответа рамки. Например, от 20 до 100. В природе есть законы, вроде нагретое легче и поднимается вверх… а в генераторах — есть логика автора, чтобы запутать это всё до почти неузнаваемой случайности…

Генератор случайных чисел онлайн

Генератор чисел онлайн — это удобный инструмент, позволяющий получить необходимое количество чисел заданной разрядности и широчайшего диапазона. Нашему генератору случайных чисел можно найти множество применений! Например, можно провести конкурс в ВКонтакте и разыграть там плюшевого медведя в группе байкеров за рипост:)) Также мы будем весьма польщены, если с помощью него Вы решите определить выигрышный номер в какой-либо лотерее или же решите, на какое число ставить в казино. Очень надеемся, что кто-нибудь найдет свое счастливое число онлайн именно у нас! Также мы добавили новый генератор ников онлайн.

Пожалуйста, помогите сервису одним кликом: Расскажите друзьям про генератор!

Генератор чисел онлайн в 1 клик

Генератор случайных чисел, который представлен на нашем сайте, очень удобен. К примеру, его можно использовать в розыгрышах и лотереях для определения победителя. Призеры определяются таким образом: программой выдается одно или несколько чисел в любом диапазоне, заданном Вами.

Можно ли выиграть у генератора случайных чисел?

Подтасовку результатов можно сразу исключить. А благодаря этому победитель определяется в честном выборе.

Иногда требуется получение некоторого количества случайных чисел сразу. К примеру, хочется заполнить лотерейный билет «4 из 35», доверившись случаю. Можно сделать проверку: если подбросить монетку 32 раза, какая будет вероятность того, что выпадет 10 реверсов подряд (орел/решка вполне могут назначаться цифрами 0 и 1)?

Случайное число онлайн видеоинструкция — рандомайзер

Наш генератор чисел очень простой в применении. Он не требует загрузки программы на компьютер – им можно пользоваться онлайн. Для получения нужного Вам числа необходимо установить диапазон случайных чисел, количество и, по желанию, разделитель чисел и исключить повторы.

Чтобы сгенерировать случайные числа в определенном диапазоне частот:

  • Выберете диапазон;
  • Укажите количество случайных чисел;
  • Функция «Разделитель чисел» служит для красоты и удобства их отображения;
  • При необходимости включите/отключите повторы при помощи галочки;
  • Нажмите кнопку «Сгенерировать».

По итогу Вы получите случайные числа в заданном диапазоне. Результат генератора чисел может быть скопирован или отправлен на e-mail. Лучше всего будет сделать скриншот либо видео данного процесса генерации. Наш рандомайзер решит любые Ваши задачи!

  1. 5
  2. 4
  3. 3
  4. 2
  5. 1

4.8 из 5 (оценок: 193)

Алгоритмы генерации случайных чисел

Генерация случайных чисел оказалась сложной задачей. Дело в том, что такие числа должны быть совершенно не связаны с друг другом и при этом не тяготеть ни к какому конкретному множеству чисел. Скажем, бесполезно просить людей выписывать случайные цифры от 0 до 9: исследования профессор психологии Норманна Гинзбурга (Norman Ginsburg) из университета Макмастера в Канаде показали, что многие люди думают, что «случайные» означают «равномерно распределённые» и выдают мало цепочек повторяющихся или последовательно идущих цифр. Истинная случайность гораздо более подвержена кластеризации, чем кажется людям. Например, почти в половине тиражей национальных лотерей выпадает хотя бы пара последовательных номеров.

Для получения рядов чисел, похожих на случайные, выведены специальные математические формулы, но у них есть свои недостатки. В 1970-х годах учёные обнаружили, что одна и формул, применяемых в компьютере и известная как RANDU, даёт небольшое систематическое отклонение. Это поставило под вопрос итоги исследований, использовавших RANDU для получения наборов случайных чисел.

Прорыв в генерации истинно случайных чисел произошёл в 1949 году, когда Алан Тьюринг показал, как можно использовать электрические цепи для получения абсолютно случайных флуктуаций, вызванных тепловым движением электронов.

В 1955 году корпорация RAND в Калифорнии опубликовала самую скучную книгу в мире — «Миллион случайных цифр со стандартным отклонением 100000». Весь её текст составляют пятизначные случайные числа, сгенерированные случайным устройством, имеющих особую электрическую цепь, подверженную случайным флуктуациям.

Электронная случайность используется и сегодня. Например, устройство ERNIE (Electronic Random Number Indicator Equipment) и служит для генерации номеров в лотерее Premium Bond. ERNIE было построено в 1957 году, в настоящее время этим занимается ERNIE 4.

Программные генераторы пседослучайных чисел:

Алгоритм RANDU

Метод Фибоначчи с запаздыванием (Lagged Fibonacci generator)

Линейный конгруэнтный метод

Вихрь Мерсенна (Mersenne Twister)

Линейные F2-генераторы

Генераторы на регистрах сдвига с линейными обратными связями (LFSR)

Генераторы на регистрах сдвига с обобщёнными обратными связями (FFSR)

Витковые генераторы на регистрах сдвига с обобщёнными обратными связями (TGFSR)

Сложность алгоритмов

Когда мы считаем, что алгоритм обеспечивает удовлетворительное решение проблемы? Во-первых, он должен всегда давать правильный ответ. Во-вторых, он должен быть эффективным. Каким образом может быть проанализирована эффективность. Первой мерой эффективности является время, используемое компьютером для решения проблемы при использовании данного алгоритма когда входные данные являются определённого размера. Второй мерой эффективности является количество компьютерной памяти для применения алгоритма для входных данных определённого размера. Подобные вопросы образуют вычислительную сложность алгоритма. Различают два вида сложности алгоритмов: сложность по времени или временная сложность и сложность по памяти.

Временная сложность является показателем быстродействия работы алгоритма.

Сложность по памяти показывает потребности в оперативной памяти при работе алгоритма.

Рассмотрение вопросов сложности по времени и по памяти является очень существенной при использовании алгоритмов. Очевидно, что важно знать, когда алгоритм даёт результат через миллисекунду, минуту или миллион лет. Также требуемая память должна быть доступна при решении проблемы.

Рассмотрение сложности по памяти связано с конкретными структурами данных применяемых в алгоритме. Поскольку структуры данных детально рассматриваться не будут, то не будут и рассматриваться вопросы сложности по памяти. Поэтому мы ограничимся временной сложности.

Отчего зависит временная сложность алгоритмов? Время выполнения большинства алгоритмов напрямую зависит от размера вводимых данных (т.е. чем больше размер, тем дольше работает алгоритм).Например, довольно долго длится процесс сортировки больших массивов данных, перемножения больших матриц и т.п. Таким образом, временную сложность алгоритма можно описать в виде функции от некоторого параметра п, связанного с размером входных данных.

Каковы единицы измерения времени выполнения алгоритма? Для этого можно просто вос­пользоваться — секундой, милли­секундой и т.д. и с их помощью оценить время выполнения программы, реализующей рассматриваемый алгоритм. Однако у такого подхода существуют явные недостатки -определение единиц измерения времени выполнения алгоритма через единицы измерения времени имеет недостатки, поскольку результаты измерений будут зависеть от:

— быстродействия конкретного компьютера;

— тщательности реализации алгоритма в виде программы;

— типа компилятора, использованного для генерации машинного кода;

— точности хронометрирования реального времени выполнения про­
граммы.

Поскольку перед нами стоит задача измерения эффективности алгоритма, а не реализующей его программы, мы должны воспользоваться такой системой измерений, которая бы не зависела от приведенных выше посторонних факторов.

Один из возможных способов решения этой проблемы состоит в подсчете то­го, сколько раз выполняется КАЖДАЯ операция алгоритма. Однако подобный подход слишком сложен и, как мы увидим в дальнейшем, чаще всего не нужен. Поэтому мы должны составить список наиболее важных операций, выполняемых в ал­горитме, называемых основными, или базовыми операциями (basic operation), определить, какие из них вносят наибольший вклад в общее время выполнения алгоритма, и вычислить, сколько раз эти операции выполняются.

Как правило, составить список основных операций алгоритма совсем нетруд­но. Обычно в него включают наиболее длительные по времени операции, выпол­няемые во внутреннем цикле алгоритма. Например, в большинстве алгоритмов сортировки используется метод сравнения двух элементов (ключей) списка, ко­торый сортируется. Для подобного типа алгоритмов основной является операция сравнения ключей. В качестве еще одного примера рассмотрим алгоритмы пере­множения матриц и вычисления значения многочлена. В них используются две основные операции: умножение и сложение. На большинстве компьютеров коман­да умножения двух целых чисел выполняется намного дольше, чем сложение. Поэтому она является безусловным кандидатом на включение в список основных операций.

Таким образом, временная сложность алгоритмов определяется количеством основных операций, при работе алгоритма с входными данными размерности n.

Временная сложность описанная таким образом вместо реального компьютерного времени используется вследствие того, что на разных компьютерах для основных операций требуется разное количество времени. Более того, очень сложно разбить операции на элементарные операции компьютера.

Далее заметим, что при малых размерах входных данных невозможно заметить разницу во времени выполнения между эффективным и неэффективным алгоритмом. Для описания временной сложности алгоритмов используют три условных обозначения: О (прописная «О»), W (прописная греческая «омега») и Q (прописная греческая «тета»).

Пусть t(n) и g(n) неотрицательные функции, определенные на множестве натуральных чисел. Обозначим через t(n) время выполнения алгоритма, выраженное в виде числа основных операций алгоритма, а через g(n) некоторую функцию, с которой будет сравниваться t(n).

Говоря нестрого, обозначение О(g(n)) — это множество всех функций t(n), порядок роста которых при достаточно больших п не превышает (т.е. меньше или равен) некоторую константу, умноженную на значение функции g (n). Графически:

Например:

Принято выделять следующие классы временной сложности алгоритмов

Класс Название
О (1) константа
О (log n) логарифмическая
О (n) линейная
О (nlog n) n-логарифмическая
О (nm) Степенная
О (2n) Экспоненциальная
О (n!) Факториальная

Так, например, алгоритм, выполняющий только операции чтения данных и занесения их в оперативную память, имеет линейную сложность O(n). Алгоритм сортировки методом прямого выбора имеет квадратичную сложность O(n2), так как при сортировке любого массива этот алгоритм будет выполнять (n2-n)/2 операций сравнений (при этом операций перестановок вообще может не быть, например, на упорядоченном массиве). А сложность алгоритма умножения матриц (таблиц) размера nxn будет уже кубической O(n3), т.к. для вычисления каждого элемента результирующей матрицы требуется n умножений и n-1 сложений, а всего этих элементов n2.

Второе обозначение, W( g (n)) — это множество всех функций, порядок роста которых при достаточно больших nне меньше (т.е. больше или равен) некоторой константы, умноженной на значение функции g (n).

Например:

Наконец, обозначение Q (g (n)) это множество функций, порядок роста которых при достаточно больших п равен некоторой константе, умноженной на значение функции g (n). Таким образом, любая квадратичная функция an2 + bn +c при а > 0 принадлежит множеству Q(n2).

Пример 1. Анализ временной сложности алгоритма сортировки методом простого выбора.

Число сравнений не зависит от начального порядка элементов и равно (n2-n)/2.
Число перестановок: минимальное — 3(n-1), среднее — n(ln n + 0,57),
максимальное — (n2/4+3(n-1)).

Таким образом, алгоритм сортировки методом прямого выбора имеет сложность O(n2).

Пример 2. Анализ временной сложности алгоритма нахождения максимума конечной последовательности целых чисел.

Алгоритм S2.

S1. Установить временный максимум равный первому числу в последовательности.

S2. Сравнить следующее число в последовательности с временным максимумом, и если оно больше, чем временный максимум, установить временный максимум равный этому числу.

[ad010]

S3. Повторить предыдущий шаг, если есть ещё числа в последовательности.

S4. Остановиться, если в последовательности нет больше чисел.

По какому принципу работает генератор случайных чисел?

Текущий временный максимум является максимумом исходной последовательности.

Запишем алгоритм на псевдокоде

Алгоритм S2.

procedure (a1, a2,…, an:integer)

max:= a1

for i:=2 to an

if max<<ai then max:=ai

{max является наибольшим элементом}

Решение.

Количество сравнений будет использоваться как временная сложность, поскольку сравнение является основной операцией.

Для того, чтобы найти наибольший элемент последовательности из n элементов, установим временный максимум равный первому элементу данной последовательности. Временной максимум сравниваем со следующим элементом последовательности, если она не исчерпана. Измеряем временный максимум, если этот элемент последовательности больше текущего временного максимума.

Поскольку для сравнения используются для каждого элемента со второго до n-ого. И одно сравнение используется для выхода из цикла при i=n+1, то при использовании данного алгоритма выполняется 2 (n-1) +1 =2n – 1 сравнений. Следовательно, алгоритм нахождения максимума последовательности чисел имеет временную сложность O(n), измеренную в количестве использованных сравнений.

Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском гугл на сайте:

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

ya krevedko