Sind Zufallszahlen in Computern überhaupt zufällig? JS-Version

Die simulierte Zufälligkeit von JavaScript verstehen: Ein tiefer Einblick in Math.random()

Die scheinbar mühelose Generierung von Zufallszahlen in der Programmierung verschleiert oft die zugrunde liegende Komplexität, insbesondere angesichts der inhärent deterministischen Natur von Computern. In diesem Artikel wird untersucht, wie JavaScript mithilfe von Math.random() Zufälligkeiten simuliert, und die Mechanismen enthüllt, die hinter der Erzeugung dessen stehen, was wir als Zufallszahlen wahrnehmen.

Die Illusion der Zufälligkeit in der Informatik

Computer führen im Kern Anweisungen nacheinander aus. Wie erzeugen sie also Zahlen, die zufällig erscheinen?

Pseudozufallszahlengeneratoren (PRNGs)

Die durch Math.random() bereitgestellte „Zufälligkeit“ ist nicht wirklich zufällig; es ist pseudozufällig. Pseudozufallszahlengeneratoren (PRNGs) verwenden mathematische Algorithmen, um Zahlenfolgen zu erstellen, die ein zufallsähnliches Verhalten zeigen.

Hauptmerkmale von PRNGs:

1. Startwert: Ein Startwert (der Startwert) leitet die Zahlenfolge ein. Der Seed bestimmt die gesamte Sequenz.
2. Deterministisches Verhalten: Die Kenntnis des Algorithmus und des Startwerts ermöglicht die Vorhersage der gesamten Zahlenfolge.
3. Periodizität: PRNGs wiederholen ihre Sequenzen zwangsläufig nach einer bestimmten Anzahl von Iterationen.

JavaScripts Math.random() verwendet normalerweise Algorithmen wie XorShift oder Mersenne Twister (der genaue Algorithmus hängt von der JavaScript-Engine ab, z. B. V8 in Chrome).

Dekodierung Math.random()

Math.random() ist der primäre Zufallszahlengenerator von JavaScript. Es funktioniert wie folgt:

Es wird eine Gleitkommazahl zwischen 0 (einschließlich) und 1 (ausschließlich) erzeugt.
Beispiele sind 0,2315601941492, 0,6874206142281 oder 0,9912760919023.

<code class="language-javascript">// Random number between 0 and 1
console.log(Math.random());

// Random integer between 0 and 9
console.log(Math.floor(Math.random() * 10));

// Random number between 1 and 100
console.log(Math.floor(Math.random() * 100) + 1);</code>

Das Innenleben von Math.random()

Der Prozess umfasst die folgenden Schritte:

1. Es wird ein anfänglicher Startwert verwendet. Dieser Seed wird oft von der Systemuhr oder einer anderen einzigartigen Quelle abgeleitet.
2. Der Algorithmus wendet mathematische Transformationen auf den Startwert an, um eine neue Zahl zu erstellen.
3. Diese neue Zahl wird durch eine große Konstante geteilt (zur Normalisierung zwischen 0 und 1).
4. Dieser Vorgang wiederholt sich bei jedem Anruf an Math.random() und generiert die nächste Nummer in der Reihenfolge.

Diese vorhersehbare Sequenz (angesichts des Startwerts) macht es für Simulationen und Spiele geeignet, aber ungeeignet für kryptografische Anwendungen.

Warum wahre Zufälligkeit schwer fassbar bleibt

Der deterministische Algorithmus von

Math.random() bedeutet, dass seine Sequenz reproduzierbar ist, wenn der Startwert und der Algorithmus bekannt sind. Für sicherheitsrelevante Aufgaben wie die Verschlüsselung sind kryptografisch sichere Zufallszahlen unerlässlich, die mithilfe der Web Crypto API generiert werden:

<code class="language-javascript">// Random number between 0 and 1
console.log(Math.random());

// Random integer between 0 and 9
console.log(Math.floor(Math.random() * 10));

// Random number between 1 and 100
console.log(Math.floor(Math.random() * 100) + 1);</code>

Die Herausforderung der Zufälligkeit in deterministischen Systemen

Die binäre Natur von Computern (0en und 1en) kollidiert mit der inhärenten Unsicherheit des Zufalls. Um Zufälligkeit effektiv zu simulieren:

1. Externe Quellen:Systeme nutzen oft unvorhersehbare externe Daten (Mausbewegungen, Tastenanschläge, Systemuhr) für Startwerte.
2. Entropiepools: Betriebssysteme unterhalten Entropiepools und sammeln Rauschen aus verschiedenen Quellen, um die Zufälligkeit zu verbessern.

Fazit: Eine notwendige Illusion

Zufälligkeit in Computern ist eine sorgfältig konstruierte Illusion, die auf ausgefeilten Algorithmen und anfänglichen Keimen beruht. Während Math.random() für viele Anwendungen praktisch ist, müssen seine Einschränkungen und seine deterministische Natur anerkannt werden. Für Sicherheit und echte Zufälligkeit sind kryptografische Methoden erforderlich.

Lassen Sie uns das faszinierende Zusammenspiel zwischen Determinismus und der simulierten Zufälligkeit schätzen, die unseren Code antreibt!

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSind Zufallszahlen in Computern überhaupt zufällig? JS-Version. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!