计算机随机生成一个数是不是真的是随机的？第1页

mai-wen-xue-67 网友的相关建议:

随机数可以用硬件弄出来。例如采集环境或者自然界的噪声。但噪声采集也是有带宽(限制)的，采集到的噪声也很可能是 f^-n 噪声(功率谱密度)而不是期待的白噪声。

俺在以前的散文里面提到一个帮助睡眠的电路，就可以产生这样的噪声。

您如果把噪声量化成浮点数以后，某个时刻的浮点数就是个随机数。

噪音源是雪崩管（反接的 B-E 结）或者齐纳管。 Q2 放大输出给音频输入（有源音箱等）。

**雪崩二极管（avalanche diode）在特定反向电压下会雪崩击穿。齐纳二极管也会有类似的效应。雪崩二极管的电压有小的正温度系数，而齐纳二极管则是负温度系数。有精度要求的电压基准用背靠背的结构。

如果您需要更宽的带宽那就需要用微波晶体管了。自己刷 DIGIKEY 吧。

**这个有点不一样， R1 的热噪声经过 C1 （LPF）给 OPAMP 放大输出。 OPAMP 可以选用烂贱的 LM324 或者 LM386。

至于伪随机数，可以用一个例子看看效果。

对了，下面的代码授权方式是 WTFPL。

客户端网页/屏幕生成视频噪音动图的脚本代码例子

亲测可用。看起来比较好的。

       <html>  <head>  </head>     <body>  <canvas id=myCanvas0 width=1600 height=320></canvas> </body>   <script>        var li_w = myCanvas0.width; var li_h = myCanvas0.height; var lg_ocanvas = document.createElement("canvas");      lg_ocanvas.width  =  li_w<<1;                               lg_ocanvas.height =  li_h<<1;  var lc_Ocontext = lg_ocanvas.getContext("2d", {alpha: false}); var canvas_data = lc_Ocontext.createImageData(lg_ocanvas.width, lg_ocanvas.height); var vbuff = new Uint8Array(canvas_data.data.buffer);     // render noise once, to the offscreen-canvas whitenoise(lc_Ocontext);  // main loop draw the offscreen canvas to random offsets var lc_context = myCanvas0.getContext("2d", {alpha: false}); (function loop() {   var li_x = (li_w * Math.random())|0;                     var li_y = (li_h * Math.random())|0;      lc_context.drawImage(lg_ocanvas, -li_x, -li_y);       requestAnimationFrame(loop) })()  function whitenoise(lc_context) {   var li_len = vbuff.length - 1;   while(li_len--) vbuff[li_len] = Math.random() < 0.5 ? 0 : -1>>0;   lc_context.putImageData(canvas_data, 0, 0); }   </script>  </html>

Uint8Array 如果改成 Uint32Array 会更酷，但是在 (linux) GOOGLE CHROME BROWSER 上会失效或者很难看出效果，虽然在 FIREFOX 上很正常。因此，俺用 Uint8Array 而不是 Uint32Array。

动图效果截图：

。

比较简短的。

       <html>  <head>  </head>     <body>  <canvas id=myCanvas0 width=1200 height=600></canvas> </body>   <script>    var lc_context0 = myCanvas0.getContext("2d", {alpha:false});  var canvas_data = lc_context0.createImageData(myCanvas0.width, myCanvas0.height);  var vbuffer = new Uint8Array(canvas_data.data.buffer);   (function loop() {   noise(lc_context0);   requestAnimationFrame(loop) })()  function noise(lc_context0) {   var li_len = vbuffer.length - 1;   while( li_len -- ) vbuffer[li_len] = Math.random() < 0.5 ? 0 : -1>>0;   lc_context0.putImageData(canvas_data, 0, 0); }  </script>  </html>

Uint32Array

其他：

这个有滚屏效果，动感十足。

       <html>  <head>  </head>     <body>  <canvas id="myCanvas0" width="800" height="600"></canvas>  </body>   <script>   var canvas = null; var context = null; var time = 0; var intervalId = 0;  var makeNoise = function() {   var imgd = context.createImageData(canvas.width, canvas.height);   var pix = imgd.data;    for (var i = 0, n = pix.length; i < n; i += 4) {       var c = 7 + Math.sin(i/50000 + time/7); // A sine wave of the form sin(ax + bt)       pix[i] = pix[i+1] = pix[i+2] = 40 * Math.random() * c; // Set a random gray       pix[i+3] = 255; // 100% opaque   }    context.putImageData(imgd, 0, 0);   time = (time + 1) % canvas.height; }  var setup = function() {   canvas = document.getElementById("myCanvas0");   context = canvas.getContext("2d"); }  setup(); intervalId = setInterval(makeNoise, 50);  </script>  </html>

【未完待续】

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俺知乎阅读总量只有 9000万，没跨出一小步 (n<1亿)。盐值低迷（3年了还900+）希望长点盐值。俺的回答您当笑话看看就算了，别太当真，不然会被贴吧网友耻笑。

“老麦，大家都说你是笑话、论坛孤儿和神棍。”

“没错。只有万分之0.5的读者赞同俺的观点。”

heliumsea 网友的相关建议:

即使普通家用计算机也是可以生成真随机数的，只不过一般情况下没必要用罢了。

随机性从低到高：

一般编程语言的库函数使用伪随机数算法，比如C中的rand()。这种随机数你只要知道初始值和算法，就能迭代出来，是伪随机数。
类Unix系统中有两个虚拟随机硬件/dev/random和/dev/urandom。Linux的/dev/random和/dev/urandom生成的随机数依赖操作系统中的硬件噪声，比如网络数据、鼠标位置、键盘输入等，这些信息不可预测，可以认为是真随机数（当然你要是能记录下计算机系统内每时每刻的全部状态还是能确定这个数的）。区别在于读取时如果熵池不够大，会不会阻塞等待采集噪声，urandom因为不阻塞所以可能熵池不大，随机性不够。FreeBSD的/dev/random和/dev/urandom就只是一个简单的伪随机数发生器，靠Yarrow算法实现。
Intel在Ivy Bridge架构之后的处理器支持RDRAND指令，该指令会根据CPU的热噪声和时间中断做为种子生成随机数。根据我们现有的物理学，这个种子根本无法确定，生成的是真真正正的随机数。

lu-luce 网友的相关建议:

哎。。。linux生成随机数有一个非常简单的方法。

获取一个外设的中断计时。

计算机作为一种可预测性较强的设备，很难生成真正的随机数，然而可以使用伪随机数算法来缓解这个问题。但伪随机数有很致命的一点，就是攻击者可以通过各种攻击手段猜到伪随机数发生器的序列，在一些应用场景下，使用这样的伪随机数是十分危险的。
为了解决上面的问题，我们可以从计算机的环境中收集“环境噪音”等外部攻击者难以获取的信息，然后把它们用于随机数的生成，就可以确保产生的随机数难以被预测。来自环境的随机性来源包括键盘、鼠标和某些中断的中断计时，以及其他非确定性特别强和难以被预测的事件。把这些来源的随机性使用类似CRC机制的方法加入到“熵池”中，这种CRC机制在密码学角度可能不是特别安全，但速度足够快，也可以在一定程度上避免被恶意加入熵。在加入熵的过程中，还会根据实际情况计算随机数产生器的内部状态中的熵值，即该熵值代表该系统的随机程度，侧面反映该系统此刻的安全性。

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