乱数数 名前、パスワード、乱数のオンライン名
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Math.randomの動作がどのように機能するかを疑問に思いましたか？ 乱数とは何ですか？そしてそれはどのように機能しますか？ そしてインタビューに関する質問を想像してみてください - あなたの発電機を書く 乱数 数行のコードで。 それで、それは何ですか、チャンスはそれを予測することが可能ですか？
私は様々なITパズルと課題と乱数の発電機に非常に魅了されています - これらのタスクの1つ。 通常あなたのテレグラムには、私はあらゆる種類のパズルを扱います 別のタスク インタビュー付き。 乱数ジェネレータに関するタスクは大きく人気が高まり、私はそれを権威のある情報源の奥深くに永続させたいと思いました - それからあなたはここで、Habréについて意味しました。
この資料は、テクノロジの先端にある開発者からのすべてのフロントアンダーとNode.jsに役立ち、少なくともベースレベルでのセキュリティと暗号についての質問が尋ねられたブロックチェーンプロジェクト/スタートアップに入りたいと思います。フントから。
擬似乱数発生器と乱数発生器
ランダムに何かを得るために、私たちはエントロピーの源を必要としています、そこから私たちがチャンスを生成するために使用します。このソースは、その後の初期値（初期値、シード）をその後の受信で蓄積するために使用されます。これは、乱数（HSH）の発電機に必要な乱数（HSH）を形成する必要があります。
擬似乱数発生器は、それがその疑似循環性に続く唯一の初期値を使用し、乱数発生器は常に乱数を形成し、様々なエントロピー源から取られた高品質のランダム量の始めを有する。
エントロピーは障害の混乱です。 情報エントロピーは、不確実性または情報の予測不可能性の尺度です。疑似ランダムシーケンスを作成することは、特定の式に基づいていくつかのシーケンスを生成するアルゴリズムを必要とすることがわかりました。 しかし、そのようなシーケンスは予測できます。 しかし、Math.random（）がない場合は、乱数の発電機を書くことができる方法を想像しましょう。
GPSHには再現可能なアルゴリズムがいくつかあります。
HSHは、どんなノイズから完全に数字の受信であり、ゼロになる傾向がある計算能力です。 同時に、分布を合わせるためにGSHに特定のアルゴリズムがあります。
私たちはあなたのGPSHアルゴリズムを思い付きました
擬似乱数発生器（GPSH、英語の擬似乱数ジェネレータ、PRNG）は、その一連の数を生成するアルゴリズムであり、その要素は互いにほぼ独立しており、所与の分布（通常は均一）に対象となる。私達はいくつかの数字の順序を取り、それらからモジュールを取り入れることができます。 気になる最も簡単な例。 私たちはどのようなシーケンスをどのようなものから取り出すかを考える必要があります。 0からNとモジュール2の額で単に額で、1と0の発生器が得られます。
関数* rand（）（const n \u003d 100; const mod \u003d 2; i \u003d 0;（true）;（Refer I％mod;（i ++\u003e n）i \u003d 0;）））LET i \u003d 0; for（rand（）の場合）（if（i ++\u003e 100）の場合はconsole.log（x）;）
この機能は米国のシーケンス0101010101011 ...を生成し、それを疑似ランダムなものでさえも呼び出すことは不可能です。 ジェネレータがランダムになるように、次のビットテストを実行する必要があります。 しかし、私たちはそのような仕事を持っていません。 それにもかかわらず、テストがなくても、以下のシーケンスを予測することができます。つまり、額のこのようなアルゴリズムは適切ではありませんが、正しい方向にあります。
そして、あなたがある種の既知であるが非線形シーケンス、例えば数字Piを撮る場合はどうなります。 そしてモジュールの値として、私たちは2ではなく、何か他のものを取ります。 モジュールの変更値のトピックについて考えます。 PI間の数字のシーケンスはランダムと見なされます。 ジェネレータは、いくつかの未知の点から始めて、PI番号を使用して作業できます。 そのようなアルゴリズムの例、PIベースシーケンスと可変モジュール：
const vector \u003d [... math.pi.tofixed（48）.replace（ "。"、 ""）]。 関数* rand（）（for（i \u003d 3;私は<1000; i++) {
if (i > 99）i \u003d 2; の場合（n \u003d 0; n
数値発生器を0から9まで受け取りましたが、分布は非常に不均一です。同じシーケンスを生成するたびに。
数値表現で数回のPIを取り、この数字は数の数字と見なされ、シーケンスが繰り返さない順に、最後から読み取ります。 GPSHの総アルゴリズムは次のようになります。
関数* rand（）（newnumvector \u003d（）\u003d\u003e [...（+新証）+\u200b\u200b ""。reverse（）; vector \u003d newnumvector（）; let i \u003d 2;（true）（if（if） if（i ++\u003e 99）i \u003d 2; n \u003d -1である。while（++ n< vector.length) yield (vector[n] % i);
vector = newNumVector();
}
}
// TEST:
let i = 0;
for (let x of rand()) {
if (i++ > 100）破れ console.log（x））
これはすでに疑似乱数発生器に似ています。 そして、同じMath.random（）はGPSHです、私たちはそれについて少し後で話します。 同時に、最初の数字が異なる毎に得られる。
実際にはこれらについて 簡単な例 これ以上複雑な乱数ジェネレータが機能するのは理解できます。 そして、既製のアルゴリズムさえもあります。 たとえば、そのうちの1つを分析します - これは線形一致GPP（LCPRNG）です。
線形合同GPSH
Linear Congunt GPSH（LCPRNG）は、擬似乱数を生成するための一般的な方法です。 暗号抵抗はありません。 この方法は、式によって定義されるようないくつかの自然数Mのモジュールに従って線形再発シーケンスのメンバを計算することである。 結果のシーケンスは、最初の数字の選択に依存します。 シード。 にとって 異なる値 シードは乱数のさまざまなシーケンスを得ます。 このアルゴリズムのJavaScriptの例：const a \u003d 45; const c \u003d 21; const m \u003d 67。 var seed \u003d 2; const rand \u003d（）\u003d\u003eシード\u003d（a * seed + c）％m; for（i \u003d 0; Iを; I<30; i++)
console.log(rand())
多くのプログラミング言語はLCPRNGを使用します（ただし、そのようなアルゴリズム（！））を使用しています。
上述のように、そのようなシーケンスを予測することができる。 だから私たちはGPSHが必要なのですか？ セキュリティについて話すと、GPSFは問題です。 他のタスクについて話した場合、これらのプロパティはプラスを再生できます。 たとえば、さまざまな専門的な影響やアニメーションの場合、グラフィックは頻繁なランダムな呼び出しが必要になる場合があります。 そしてここでは値と演奏の分布は重要です！ サーバルアルゴリズムは仕事の速度を自慢することはできません。
もう一つの財産は再現性です。 一部の実装を使用すると、シードを設定できます。シーケンスを繰り返す必要がある場合は非常に便利です。 たとえば、テストでは再生が必要です。 安全なGSHが必要としない他の多くのものが存在します。
Math.random（）がどのように配置されていますか
math.random（）メソッドrange \u003d crypto.getRandOnMaluesからの擬似乱数の浮動セミコロン数を返します（new uint8Array（1））。 console.log（rvalue）
しかし、gpsh math.random（）とは異なり、このメソッドは非常にリソース集約型です。 事実は、このジェネレータがEntropyのソースにアクセスするためにOSへのシステムコールを使用していることです（MAKアドレス、CPU、温度など）。数字は米国の家とアパート、電話、車、パスポート、プラスチック製のカード、日付、電子メールのパスワードです。 私たちは自分自身のいくつかの組み合わせを選びますが、私たちはランダムに得られます。 このレポートに自分自身を与えることなく、毎日ランダムに生成された数字を使用します。 Pinsodeを発明している場合は、パスワードへのアクセスを除外する信頼できるシステムによって、固有のクレジットまたは給与のカードコードが生成されます。 乱数発生器は、速度処理、セキュリティ、および独立したデータ処理を必要とする領域に保護を提供します。
擬似乱数を生成するプロセスは特定の法律に従属しており、たとえば宝くじを行うときにかなり長い時間使用されています。 最近の過去において、ドローはロトロトロンまたはロットを用いて行われた。 現在多くの国では、州の宝くじの数は生成された乱数のセットによって決まります。
ファッションの利点
したがって、乱数発生器は、数字の組み合わせのランダムな決定のための独立した現代のメカニズムです。 この方法の独自性と完全性は、プロセス内の外部干渉には不可能です。 ジェネレータは、例えばノイズダイオードに構築されたプログラムの複合体です。 装置はランダムノイズの流れを形成し、その電流値は数に変換され、組み合わせを構成する。
数値の生成は即時の結果を提供します - 組み合わせのコンパイルは数秒かかります。 宝石について話すならば、参加者はチケット番号が勝利と一致するかどうかをすぐに見つけることができます。 これにより、参加者がこれを望んでいるのと同じくらい頻繁に循環を可能にします。 しかし、この方法の主な利点は予測不可能で、数字の選択のアルゴリズムを計算できないことです。
擬似乱数の生成はどうですか
実際、乱数は偶然ではありません - 行は与えられた数から始まり、アルゴリズムによって生成されます。 擬似乱数発生器（GPSRまたはPRNG - 擬似乱数発生器） - および一目ずつ、通常均一な分布に従属する関連数字ではなく、シーケンスを生成するアルゴリズムがある。 コンピュータサイエンスでは、擬似乱数は多くの用途で使用されています。暗号化、シミュレーションモデリング、Monta Carlo法などでは、GPSFのプロパティによって異なります。
生成源は宇宙放射線から抵抗器内のノイズへの物理的な雑音であり得るが、そのようなネットワークセキュリティアプリケーションはほとんど使用されていない。 暗号アプリケーションでは、統計的にランダムになることができないシーケンスを生成する特別なアルゴリズムが使用されます。 ただし、正しく選択されているアルゴリズムでは、ほとんどの事故による数字の行を取得できます。 このようなシーケンスの繰り返し期間は、数字が取られる動作間隔よりも大きい。
多くの現代プロセッサには、例えばRDRANDのためのGPSHが含まれています。 代替として、乱数のセットは1回限りのノートブック（辞書）で公開されています。 この場合の数字のソースは制限されており、完全なネットワークセキュリティを提供しません。
歴史GPSH.
乱数発生器のプロトタイプは、3500 BCの古代エジプトで一般的なデスクトップゲームSenezと見なすことができます。 条件下では、2人のプレーヤーが参加し、動きは4つの平らな黒と白の棒を投げることによって決定されました - 彼らは時間のgphの類似性でした。 スティックを同時にスローし、メガネがカウントされました：ホワイトサイド、1ポイントと追加の動き、2つの白 - 2点などが減少しました。 5点の最大結果は、黒い側に4つの箸を投げたプレーヤーを受け取りました。
今日、Ernie Generatorは宝くじ描画中に英国で長年使用されました。 勝利数を生成するための2つの基本的な方法：線形合成と加法的一致。 これらおよび他の方法は、選択の可能性の原理に基づいており、ソフトウェアによって提供され、そのシーケンスは不可能である推測を推測します。
GPSFは、例えばスロットマシンで連続的に機能します。 米国の法律によると、これはすべてのソフトウェアプロバイダーに準拠しなければならない前提条件です。
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乱数を生成する方法：命令
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- 結果を取得したい範囲を選択します。 10,000まで、10,000までの数字を切り取りたい場合があります。
- 繰り返しを排除 - このアイテムを選択すると、強制的になります ランダマイザ数 特定の範囲内の一意の組み合わせのみを提供します。
- 1から99999までの数字の数を選択してください。
- 「数字の生成」ボタンを押してください。
結果として取得したい数字の数に関係なく、オルタネータは即時に結果を与え、マウスまたはタッチパッドを使用して数字を持つ並びフィールドを表示できます。
これで、必要に応じて完成した数字を利用できます。 数字のあるフィールドから、結果をコピーしてグループ内の公開またはメールで送信できます。 そして、結果が疑問のどれも引き起こさず、このページのスクリーンショットを作成し、その上にラスタイザ番号のパラメータとプログラムの結果は明確に見えます。 分野で数値を変更することは不可能であるため、旅行者の可能性は除外されます。 私たちはあなたが私たちのウェブサイトと乱数の発電機を助けたことを願っています。
乱数の提出されたオンライン生成器は、均一な分布でJavaScriptに組み込まれている擬似乱数に基づいて動作します。 整数が生成されます。 デフォルトでは、10個の乱数が100 ... 999の範囲で表示され、数字はスペースで区切られています。
ジェネレータの乱数の基本設定：
- 数量数
- 数字の範囲
- セパレータの種類
- オン/オフリピート削除機能（数字）
合計金額は正式に1000に制限されており、最大数は10億です。 別々のオプション：スペース、カンマ、セミコロン。
今、あなたはインターネット上のどこでどのような範囲の乱数を取得するかを正確に知っています。
乱数発生器を使用するためのオプション
乱数発生器（一律の分布を伴うhsh）は、SMMの専門家やグループやソーシャルネットワーク上のコミュニティの所有者にとって有用で、宝くじ、競争、賞の勝者を判断するためのクラスメートである。
乱数発生器は、任意の数の参加者のうち、与えられた数の受賞者を有する賞品を描画することを可能にする。 和解やコメントなしで競争をすることができます - あなた自身は参加者の数と乱数の世代の間隔を尋ねます。 あなたはオンラインで乱数を得ることができ、このサイトで無料である可能性があり、あなたのスマートフォンやプログラムにコンピュータ上のアプリケーションを入れる必要はありません。
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他の分野でも同じことが人気があります。 また、パスワードと数字もあります。
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これでオンラインジェネレータに移動して、数字の範囲（参加者数）を指定してください。 たとえば、5つの賞品があるため、オンライン番号が1を必要とすることを指定します。 [生成]ボタンを押してください。 それから私達は1から112の範囲の範囲の5つの乱数をオンラインに入手します。 Onlineが生成された5つの数字は、描画の勝者になった5人の参加者のシーケンス番号に対応します。 すべてがシンプルで便利です。
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