数学 随机

来源:百度知道 编辑:UC知道 时间:2024/06/12 21:30:35
数学是十分精确的学问,那数学中对于 随机 这个概念是如何表达的呢?
比如有没有一个公式可以制造出一个随机数?
据说电脑上的随机是根据系统时间确定的,那这样不过是名义上的随机而已啊,其实完全是可以确定的。
真正意义的随机到底存在吗?比如现实中的掷色子,假设有个功能强大而且绝对精确的机器能够计算出色子的各种受力,投掷的方向,落地时的角度等等,那么应该能算出最终投掷的结果。
这样随机又有什么意义呢?

在计算机中并没有一个真正的随机数发生器,但是可以做到使产生的数字重复率很低,这样看起来好象是真正的随机数,实现这一功能的程序叫伪随机数发生器。
有关如何产生随机数的理论有许多,如果要详细地讨论,需要厚厚的一本书的篇幅。不管用什么方法实现随机数发生器,都必须给它提供一个名为“种子”的初始值。而且这个值最好是随机的,或者至少这个值是伪随机的。“种子”的值通常是用快速计数寄存器或移位寄存器来生成的。
下面讲一讲在C语言里所提供的随机数发生器的用法。现在的C编译器都提供了一个基于ANSI标准的伪随机数发生器函数,用来生成随机数。它们就是rand()和srand()函数。这二个函数的工作过程如下:
1) 首先给srand()提供一个种子,它是一个unsigned int类型,其取值范围从0~65535;
2) 然后调用rand(),它会根据提供给srand()的种子值返回一个随机数(在0到32767之间)
3) 根据需要多次调用rand(),从而不间断地得到新的随机数;
4) 无论什么时候,都可以给srand()提供一个新的种子,从而进一步“随机化”rand()的输出结果。

这个过程看起来很简单,问题是如果你每次调用srand()时都提供相同的种子值,那么,你将会得到相同的随机数序列,这时看到的现象是没有随机数,而每一次的数都是一样的了。例如,在以17为种子值调用srand()之后,在首次调用rand()时,得到随机数94。在第二次和第三次调用 rand()时将分别得到26602和30017,这些数看上去是很随机的(尽管这只是一个很小的数据点集合),但是,在你再次以17为种子值调用 srand()后,在对于rand()的前三次调用中,所得的返回值仍然是在对94,26602,30017,并且此后得到的返回值仍然是在对 rand()的第一批调用中所得到的其余的返回值。因此只有再次给srand()提供一个随机的种子值,才能再次得到一个随机数。

综上,如果想要公式制造出一个随机数的话,那随机数也就不是随机数了,可以计算得到确定值的数怎么能叫成严格意义上的随机数呢

还是彩票中心做的方法,物理上的随机取球的随机,更接近真正的随机
如果有人可以算出取