Generador de números aleatorios sin repeticiones
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1randn([rng=GLOBAL_RNG], [T=Float64], [dims…])Genera un número aleatorio normalmente distribuido de tipo T con media 0 y desviación estándar 1. Opcionalmente genera un array de números aleatorios normalmente distribuidos. El módulo Base proporciona actualmente una implementación para los tipos Float16, Float32 y Float64 (el predeterminado), y sus homólogos Complex. Cuando el argumento de tipo es Complex, los valores se extraen de la distribución normal compleja circularmente simétrica de varianza 1 (correspondiente a que la parte real y la imaginaria tienen una distribución normal independiente con media cero y varianza 1/2).Ejemplosjulia> usando Random
0.611224+1.56403im 0.355204-0.365563im 0.0905552+1.31012imrandn!([rng=GLOBAL_RNG], A::AbstractArray) -> Rellena la matriz A con números aleatorios distribuidos normalmente (media 0, desviación estándar 1). Ver también la función rand.Ejemplosjulia> rng = MersenneTwister(1234);
0.86440131325154randexp([rng=GLOBAL_RNG], [T=Float64], [dims…])Genera un número aleatorio de tipo T según la distribución exponencial con escala 1. Opcionalmente genera un array de dichos números aleatorios. El módulo Base proporciona actualmente una implementación para los tipos Float16, Float32 y Float64 (el predeterminado).Ejemplosjulia> rng = MersenneTwister(1234);
El mejor generador de números aleatorios
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La generación de números aleatorios es un proceso por el cual, a menudo mediante un generador de números aleatorios (RNG), se genera una secuencia de números o símbolos que no puede predecirse razonablemente mejor que por azar. Esto significa que la secuencia de resultados concreta contendrá algunos patrones detectables en retrospectiva pero imprevisibles para la previsión. Los verdaderos generadores de números aleatorios pueden ser generadores de números aleatorios por hardware (HRNGS) que generan números aleatorios, en los que cada generación es una función del valor actual de un atributo del entorno físico que cambia constantemente de una manera que es prácticamente imposible de modelar. Esto contrasta con las llamadas “generaciones de números aleatorios” realizadas por generadores de números pseudoaleatorios (PRNG) que generan números que sólo parecen aleatorios pero que en realidad están predeterminados: estas generaciones pueden reproducirse simplemente conociendo el estado del PRNG.
Generador de números aleatorios python
Artículo AccionesMath.random()La función Math.random() devuelve un número pseudo-aleatorio de punto flotante que es mayor o igual a 0 y menor que 1, con una distribución aproximadamente uniforme en ese rango – que luego puedes escalar a tu rango deseado. La implementación selecciona la semilla inicial para el algoritmo de generación de números aleatorios; no puede ser elegida o restablecida por el usuario.Pruébelo
Nota: Math.random() no proporciona números aleatorios criptográficamente seguros. No los utilice para nada relacionado con la seguridad. Utilice en su lugar la API Web Crypto, y más concretamente el método window.crypto.getRandomValues().
Obtener un número aleatorio entre dos valoresEste ejemplo devuelve un número aleatorio entre los valores especificados. El valor devuelto no es menor que (y puede ser igual) min, y es menor que (y no igual) max.
Obtener un número entero aleatorio entre dos valoresEste ejemplo devuelve un número entero aleatorio entre los valores especificados. El valor no es menor que min (o el siguiente entero mayor que min si min no es un entero), y es menor (pero no igual) que max.
Generador aleatorio
Un generador de números aleatorios es un dispositivo de hardware o un algoritmo de software que genera un número tomado de una distribución limitada o ilimitada y lo emite. Los dos tipos principales de generadores de números aleatorios son los generadores de números pseudoaleatorios y los generadores de números aleatorios verdaderos.
Los generadores de números aleatorios suelen ser generadores de números pseudoaleatorios por software. Sus resultados no son verdaderos números aleatorios. En su lugar, se basan en algoritmos para imitar la selección de un valor para aproximarse a la verdadera aleatoriedad. Los generadores de números pseudoaleatorios trabajan con el usuario estableciendo la distribución, o el ámbito desde el que se selecciona el número aleatorio (por ejemplo, del más bajo al más alto), y el número se presenta instantáneamente.
Los valores emitidos por un número pseudoaleatorio son adecuados para su uso en la mayoría de las aplicaciones, pero no siempre se debe confiar en ellos para implementaciones criptográficas seguras. Para estos usos, se necesita un generador de números pseudoaleatorios criptográficamente seguro.
Un verdadero generador de números aleatorios -un generador de números aleatorios por hardware (HRNG) o un verdadero generador de números aleatorios (TRNG)- es criptográficamente seguro y tiene en cuenta atributos físicos como las condiciones atmosféricas o térmicas. Estas herramientas también pueden tener en cuenta los sesgos de medición. También pueden utilizar procesos físicos de lanzamiento de monedas y dados. Un TRNG o un HRNG son útiles para crear fichas semilla.