Рассказы о математике | страница 27

x = (1103515245*x + 12345) % m

print(x)

Программа действительно выводит числа, которые вполне похожи на случайные: 295234770, 465300796, 1475666158, 588454008, 929838277, 50298429, 1089988954, 698778454, 2010473888, 36125306. Как нетрудно догадаться, при повторном запуске программы числа будут одни и те же. Чтобы числа не повторялись, такой генератор обычно инициализируют значением текущего системного времени.

Увы, такой генератор имеет определенные недостатки: во-первых, его последовательность рано или поздно начинает повторяться, во-вторых, он не является криптостойким - зная текущее значение, можно вычислить следующее, что к примеру, может позволить злоумышленнику узнать “случайно” сгенерированный пароль по его первым буквам.

Существуют другие алгоритмы генерации псевдослучайных чисел, например на основе простых чисел Мерсенна (Mersenne Twister generator). Существуют также аппаратные генераторы случайных чисел, например такая функция присутствует в процессорах Intel. Есть даже сайт https://www.random.org, с помощью которого можно сгенерировать случайную последовательность чисел. По заверениям авторов, они используют 3 радиоприемника, настроенных на частоту шума атмосферных помех.

Разумеется, в большинстве обычных программ, например при написании компьютерной игры, “качеством” случайных чисел можно пренебречь, встроенные алгоритмы вполне неплохи. Но при разработке специализированного ПО, где вопрос криптостойкости имеет значение, стоит уже обратить внимание на то, насколько надежен применяемый алгоритм.

15. Распределение случайных величин

С теорией вероятности связан еще один интересный момент - законы распределения случайных величин. Огромное количество процессов в реальности подчиняются всего лишь нескольким законам распределения.

Равномерное распределение

Возьмем игральный кубик и бросим его много раз. Очевидно, что вероятность выпадения каждого числа одинакова. На графике это можно изобразить примерно так:

Другим примером может быть время ожидания автобуса. Если человек пришел на остановку в случайное время, то период ожидания может быть любым, от нуля до максимума интервала движения.

Нормальное распределение

Возьмем группу людей, например в 100 человек, и измерим их рост. Очевидно, что будет некоторое количество людей небольшого роста, некоторое количество высоких людей, совсем мало очень высоких, и совсем мало очень низких. Такое распределение естественно для многих объектов, не только людей, потому оно и называется