컴퓨터의 난수는 전혀 무작위인가요? JS 버전

JavaScript의 시뮬레이션된 무작위성 이해: Math.random()에 대한 심층 분석

프로그래밍에서 난수를 쉽게 생성하는 것처럼 보이는 것은 특히 컴퓨터의 본질적인 결정론적 특성을 고려할 때 근본적인 복잡성을 가리는 경우가 많습니다. 이 기사에서는 JavaScript가 Math.random()을 사용하여 무작위성을 시뮬레이션하는 방법을 살펴보고 우리가 난수로 인식하는 것을 생성하는 메커니즘을 공개합니다.

컴퓨팅의 무작위성에 대한 환상

컴퓨터의 핵심은 명령을 순차적으로 실행하는 것입니다. 그렇다면 무작위로 나타나는 숫자는 어떻게 생성되나요?

의사 난수 생성기(PRNG)

Math.random()에서 제공하는 '임의성'은 진정한 무작위성이 아닙니다. 그것은 의사 무작위입니다. 의사 난수 생성기(PRNG)는 수학적 알고리즘을 사용하여 무작위와 유사한 동작을 나타내는 일련의 숫자를 생성합니다.

PRNG의 주요 특징:

1. 시드 값: 시작 값(시드)은 숫자 시퀀스를 시작합니다. 시드는 전체 순서를 결정합니다.
2. 결정적 행동: 알고리즘과 시드를 알면 전체 숫자 시퀀스를 예측할 수 있습니다.
3. 주기성: PRNG는 특정 횟수의 반복 후에 필연적으로 시퀀스를 반복합니다.

JavaScript의 Math.random()는 일반적으로 XorShift 또는 Mersenne Twister와 같은 알고리즘을 사용합니다(정확한 알고리즘은 Chrome의 V8과 같은 JavaScript 엔진에 따라 다름).

디코딩 Math.random()

Math.random()은 JavaScript의 주요 난수 생성기입니다. 다음과 같은 기능을 합니다:

0(포함)과 1(제외) 사이의 부동 소수점 숫자를 생성합니다.
예를 들면 0.2315601941492, 0.6874206142281 또는 0.9912760919023이 있습니다.

<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>

Math.random()

내부 작업

이 과정에는 다음 단계가 포함됩니다.

1. 초기 시드 값이 사용됩니다. 이 시드는 시스템 시계나 다른 고유한 소스에서 파생되는 경우가 많습니다.
2. 알고리즘은 시드에 수학적 변환을 적용하여 새 숫자를 생성합니다.
3. 이 새로운 숫자는 큰 상수(0과 1 사이의 정규화를 위해)로 나뉩니다.
4. 이 프로세스는 Math.random()을 호출할 때마다 반복되어 시퀀스의 다음 번호를 생성합니다.

이 예측 가능한 시퀀스(시드 제공)는 시뮬레이션과 게임에 적합하지만 암호화 응용 프로그램에는 적합하지 않습니다.

진정한 무작위성을 여전히 파악하기 어려운 이유

Math.random()의 결정적 알고리즘은 시드와 알고리즘을 알면 시퀀스를 재현할 수 있음을 의미합니다. 암호화와 같이 보안에 민감한 작업의 경우 Web Crypto API를 사용하여 생성된 암호화된 보안 난수가 필수적입니다.

<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>

결정론적 시스템의 무작위성에 대한 도전

컴퓨터의 이진 특성(0과 1)은 본질적으로 무작위성의 불확실성과 충돌합니다. 무작위성을 효과적으로 시뮬레이션하려면:

1. 외부 소스: 시스템은 시드 값에 예측할 수 없는 외부 데이터(마우스 움직임, 키 입력, 시스템 시계)를 사용하는 경우가 많습니다.
2. 엔트로피 풀: 운영 체제는 엔트로피 풀을 유지 관리하여 다양한 소스에서 노이즈를 수집하여 무작위성을 향상시킵니다.

결론: 필연적인 환상

컴퓨터의 무작위성은 정교한 알고리즘과 초기 시드에 의존하여 신중하게 구성된 환상입니다. Math.random()은 많은 애플리케이션에 실용적이지만 한계와 결정론적 특성을 인정해야 합니다. 보안과 진정한 무작위성을 위해서는 암호화 방법이 필요합니다.

결정론과 코드를 구동하는 시뮬레이션된 무작위성 사이의 흥미로운 상호 작용을 감상해 보세요!

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