Случайных чисел датчик - définition. Qu'est-ce que Случайных чисел датчик
Diclib.com
Dictionnaire ChatGPT
Entrez un mot ou une phrase dans n'importe quelle langue 👆
Langue:

Traduction et analyse de mots par intelligence artificielle ChatGPT

Sur cette page, vous pouvez obtenir une analyse détaillée d'un mot ou d'une phrase, réalisée à l'aide de la meilleure technologie d'intelligence artificielle à ce jour:

  • comment le mot est utilisé
  • fréquence d'utilisation
  • il est utilisé plus souvent dans le discours oral ou écrit
  • options de traduction de mots
  • exemples d'utilisation (plusieurs phrases avec traduction)
  • étymologie

Qu'est-ce (qui) est Случайных чисел датчик - définition

Генератор случайности; Датчик случайных чисел; Генерация случайных чисел

Случайных чисел датчик      

устройство для выработки случайных чисел, равномерно распределённых в заданном диапазоне чисел. Применяется для имитации реальных условий функционирования систем автоматического управления, для решения задач методом статистических испытаний (Монте-Карло методом), для моделирования случайных изменений параметров производства в автоматизированных системах управления и т. д. Кроме непосредственного использования в статистических моделях, равномерно распределённые случайные числа, вырабатываемые С. ч. д., являются основой для формирования числовых последовательностей с заданным законом распределения.

Основной блок С. ч. д. - генератор случайных равновероятных цифр (ГРЦ), наиболее часто двоичных, из которых затем формируются необходимые многоразрядные сочетания (числа). В ГРЦ, в качестве первичного источника случайных сигналов используют собственные шумы электровакуумных, газоразрядных, полупроводниковых приборов и специальных резисторов, α-частицы, β-частицы и γ-лучи радиоактивных излучений, флуктуации фазы и амплитуды гармонических колебаний и т. п. В состав ГРЦ входят соответствующие приборы, формирующие исходные сигналы и называются источниками первичных случайных процессов, а также усилитель-формирователь, преобразующий исходный случайный процесс к виду, удобному для цифровой интерпретации, цифровой преобразователь сформированных случайных сигналов в дискретные равновероятные состояния какого-либо электронного устройства (например, Триггера), каждому из которых ставится в соответствие определённая цифра, стабилизатор вероятности, обеспечивающий устойчивость вероятностных характеристик генерируемой последовательности цифр. Один из основных способов стабилизации предполагает совмещение прямых и инверсных представлений генерируемых цифр. При этом стабилизированная последовательность S1, S2,..., Si,... формируется из основной ξ1, ξ2,..., ξi,... и управляющей y1, y2,..., yi,... по правилу:

.

В зависимости от способа формирования многоразрядных случайных чисел и элементарных последовательностей равновероятных цифр С. ч. д. делят на последовательные и параллельные (возможно также и сочетание этих способов). В последовательном С. ч. д. имеется всего один ГРЦ. Формирование n-разрядного случайного числа в этом случае достигается поочерёдным заполнением всех разрядов соответствующего Регистра. В параллельных С. ч. д. для каждого разряда формируемого числа имеется свой ГРЦ. Все цифры при этом записываются на регистр одновременно по всем разрядам. Такой способ формирования обеспечивает максимальная скорость выработки случайных чисел, однако требует более сложного оборудования (чем в последовательных С. ч. д.); при построении С. ч. д. на интегральных схемах (См. Интегральная схема) этот недостаток может оказаться несущественным.

Лит.: Бобнев М. П., Генерирование случайных сигналов, 2 изд., М., 1971; Яковлев В. В., Федоров Р. Ф., Стохастические вычислительные машины, Л., 1974.

И. А. Данильченко.

Генератор случайных чисел         
Генерация случайных чисел — процесс, который с помощью устройства генерирует последовательность чисел или символов, которая может быть предсказана разумным образом только на основании случайности. Генераторы случайных чисел подразделяются на «аппаратные генераторы случайных чисел» (HRNGS), которые генерируют случайные числа в зависимости от текущего значения какого-либо атрибута физической среды, который практически невозможно смоделировать при текущем уровне знаний, и генераторы псевдослучайных чисел (PRNGS), которые генерируют числа, которые выгл�
Генератор псевдослучайных чисел         
АЛГОРИТМ, ПОРОЖДАЮЩИЙ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЬ ЧИСЕЛ, ЭЛЕМЕНТЫ КОТОРОЙ ПОЧТИ НЕЗАВИСИМЫ ДРУГ ОТ ДРУГА И ПОДЧИНЯЮТСЯ ЗАДАННОМУ РАСПРЕДЕЛЕНИЮ
Псевдослучайное число; ГПСЧ; ГСЧ; Псевдослучайные числа; RNG; PRNG; Криптостойкий генератор псевдослучайных чисел; Random; Рандом; Генерация псевдослучайных чисел
Генератор псевдослучайных чисел (ГПСЧ, , ) — алгоритм, порождающий последовательность чисел, элементы которой почти независимы друг от друга и подчиняются заданному распределению (обычно дискретному равномерному).

Wikipédia

Генератор случайных чисел

Генерация случайных чисел — процесс, который с помощью устройства генерирует последовательность чисел или символов, которая может быть предсказана разумным образом только на основании случайности. Генераторы случайных чисел подразделяются на «аппаратные генераторы случайных чисел» (HRNGS), которые генерируют случайные числа в зависимости от текущего значения какого-либо атрибута физической среды, который практически невозможно смоделировать при текущем уровне знаний, и генераторы псевдослучайных чисел (PRNGS), которые генерируют числа, которые выглядят случайными, но на самом деле являются детерминированными и могут быть воспроизведены, если известна модель (шаблон), на основании которой работает генератор псевдослучайных чисел.

Существует множество методов генерации случайных данных, некоторые из которых существуют с древних времён. Хорошо известные классические примеры — бросание игральной кости, подбрасывание монеты, тасование игральных карт, использование стеблей тысячелистника (для гадания) в «И Цзин», а также бесчисленное множество других техник. Из-за механического характера этих методов генерация большого количества достаточно случайных чисел (что важно в статистике) требовала много труда и времени, поэтому такие числа иногда собирались в таблицы случайных чисел. В наше время на смену таблицам пришли генераторы случайных чисел.

Вычислительные методы генерации псевдослучайных чисел не достигают цели истинной случайности, хотя они могут с переменным успехом соответствовать некоторым тестам на статистическую случайность, предназначенным для измерения непредсказуемости их результатов (то есть, в какой степени распознаваемы их шаблоны). Обычно это делает вычислительные методы непригодными для таких областей применения, как криптография. Однако существуют также тщательно разработанные «криптографически стойкие генераторы псевдослучайных чисел» (CSPRNGS) со специальными функциями, специально разработанными для использования в криптографии.