Алгоритмы генерации случайных чисел

Случайные числа являются неотъемлемой частью множества компьютерных наук, статистики, криптографии и различных технических областей. Генерация слу-чайных чисел играет ключевую роль в создании численных моделей, симуляциях, шифровании данных и других областях, где требуется элемент случайности.
Целью данной работы является изучение и анализ различных алгоритмов ге-нерации случайных чисел. Наше исследование направлено на рассмотрение разно-образных методов, начиная от классических псевдослучайных генераторов до бо-лее современных алгоритмов, включая их преимущества, недостатки и области применения.
В рамках этого исследования будет проведен обзор методов генерации слу-чайных чисел, таких как метод Мерсенна, алгоритм белого шума и алгоритм с при-вязкой к системному времени. Особое внимание будет уделено их характеристи-кам, статистическим свойствам и областям применения.
Понимание и анализ алгоритмов генерации случайных чисел является клю-чевым элементом в разработке надежных и эффективных систем, поскольку от вы-бора алгоритма зависит степень случайности и предсказуемость создаваемых чис-ловых последовательностей.
В работе также будет произведено тестирование алгоритмов на нормальном и равномерном законах распределения.
 
1 ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ
1.1 Терминология
Когда речь идет об алгоритмах генерации случайных чисел, важно понимать следующие основные понятия.
Случайные числа – это числа, которые появляются в результате про-цесса, который нельзя предсказать заранее и который считается случай-ным. В информатике и программировании случайные числа используются для моделирования случайных событий или создания разнообразия в раз-личных процессах.
Псевдослучайные числа – это числа, которые генерируются с помо-щью детерминированного алгоритма. Эти числа выглядят случайными, но на самом деле являются результатом математического процесса, который, начиная с определенного стартового числа (называемого зерном), произ-водит последовательность чисел, которая кажется случайной. Однако, та-кие числа не обладают свойствами истинно случайных чисел.
Законы распределения определяют вероятности появления различ-ных значений в случайной величине или наборе данных. Некоторые из наиболее распространенных законов распределения включают:
1. Нормальное распределение (или распределение Гаусса) – симмет-ричное распределение, которое характеризуется колоколообразной кри-вой.
2. Равномерное распределение – все значения имеют одинаковую ве-роятность появления.
3. Биномиальное распределение – моделирует количество успешных событий в серии однотипных экспериментов.
4. Экспоненциальное распределение – моделирует время между по-следовательными событиями в процессе Пуассона.