随机数生成器 | python 技术论坛-江南app体育官方入口

真随机数生成器 ( trng )

真随机数生成器 （ trng ）的突出特点就是她的输出不可复制的。例如，如果我们抛 100 次硬币并将这 100 次结果记作一个 100 位长的序列：地球上几乎没有人可以产生与这 100 位相同的序列。真随机数生成器都是基于物理过程，主要的例子包括抛硬币、掷骰子、半导体声音、数字电路中的时钟抖动和放射性衰变。密码学中通常使用 trng 生成会话密钥，然后在 alice 和 bob 之间进行分发或用于其他用途。

###（通用的）伪随机数生成器 ( prng )
伪随机数生成器从一个初始种子开始通过各种计算得到序列。通常，伪随机数序列是递归执行以下计算得到的：

s_0 = seed\\ s_{i 1} = f(s_i), i = 0, 1, ...

其中，a，b，m 都是整型常量。注意：prng 并不是真正意义上的随机，因为它们可以计算出来，因此可以称为是计算确定的。
对 prng 的一个一般要求就是：它必须拥有良好的统计特性，意味着它的输出近乎与真随机数序列相同。

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