計算機中的隨機數到底是隨機的嗎？ JS版

理解 JavaScript 的模擬隨機性：深入研究 Math.random()

在程式設計中看似毫不費力地產生隨機數常常掩蓋了潛在的複雜性，特別是考慮到電腦固有的確定性本質。本文探討了 JavaScript 如何使用 Math.random() 模擬隨機性，揭示了產生我們所認為的隨機數背後的機制。

計算中隨機性的幻象

計算機的核心是依序執行指令。 那麼，它們是如何產生隨機出現的數字的呢？

偽隨機數產生器 (PRNG)

Math.random()提供的「隨機性」並不是真正的隨機；它是偽隨機的。 偽隨機數產生器 (PRNG) 使用數學演算法來建立表現出類似隨機行為的數字序列。

PRNG 的主要特徵：

1. 種子值： 起始值（種子）啟動數字序列。 種子決定了整個序列。
2. 確定性行為：了解演算法和種子可以預測整個數字序列。
3. 週期性： PRNG 在特定次數的迭代後不可避免地重複其序列。

JavaScript 的 Math.random() 通常使用 XorShift 或 Mersenne Twister 等演算法（具體演算法取決於 JavaScript 引擎，例如 Chrome 中的 V8）。

解碼Math.random()

Math.random() 是 JavaScript 的主要隨機數產生器。 其功能如下：

它產生一個介於 0（含）和 1（不包括）之間的浮點數。
例如 0.2315601941492、0.6874206142281 或 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>

Math.random()

的內部運作

流程涉及以下步驟：

1. 使用初始種子值。 此種子通常源自系統時鐘或其他獨特來源。
2. 此演算法對種子應用數學變換來建立一個新數字。
3. 這個新數字除以一個大常數（用於 0 和 1 之間的標準化）。
4. 每次呼叫 Math.random() 時都會重複此過程，產生序列中的下一個數字。

這種可預測的序列（給定種子）使其適合模擬和遊戲，但不適合加密應用。

為什麼真正的隨機性仍然難以捉摸

Math.random() 的確定性演算法意味著如果種子和演算法已知，其序列是可重現的。 對於加密等安全敏感任務，使用 Web Crypto API 產生的加密安全隨機數至關重要：

<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>

確定性系統中隨機性的挑戰

電腦的二元性質（0 和 1）與隨機性固有的不確定性發生衝突。 要有效模擬隨機性：

1. 外部來源：系統經常使用不可預測的外部資料（滑鼠移動、按鍵、系統時鐘）作為種子值。
2. 熵池：作業系統維護熵池，從各種來源收集雜訊以增強隨機性。

結論：必然的幻覺

計算機中的隨機性是一種精心構造的幻覺，依賴複雜的演算法和初始種子。雖然 Math.random() 對於許多應用程式都很實用，但必須承認它的局限性和確定性。 為了安全性和真正的隨機性，加密方法是必要的。

讓我們欣賞決定論和驅動我們程式碼的模擬隨機性之間有趣的相互作用！

以上是計算機中的隨機數到底是隨機的嗎？ JS版的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！