我无法理解这个,哪个更随机?

rand()

OR:

rand() * rand()

我发现这是一个真正的脑筋急转弯,你能帮我吗?


编辑:

直觉上,我知道数学上的答案是它们是同样随机的,但我不禁想,如果你在将两者相乘时“运行随机数算法”两次,你会创建比只做一次更随机的东西。


当前回答

假设rand()返回一个介于[0,1)之间的数字,很明显rand(*rand)将偏向于0。这是因为将x乘以[0,1)之间的数字将得到一个小于x的数字。下面是10000个随机数的分布:

google.charts.load(“current”,{packages:[“corechart”]});google.cacharts.setOnLoadCallback(drawChart);函数drawChart(){变量i;var randomNumbers=[];对于(i=0;i<10000;i++){randomNumbers.push(Math.rrandom()*Math.random());}var chart=新的google.visability.Histogram(document.getElementById(“chart-1”));var data=新的google.visibility.DataTable();data.addColumn(“数字”,“值”);randomNumbers.forEach(函数(randomNumber){data.addRow([randomNumber]);});chart.draw(数据{title:randomNumbers.length+“rand()*rand(值介于[0,1)之间”,图例:{位置:“无”}});}<script src=“https://www.gstatic.com/charts/loader.js“></script><div id=“chart-1”style=“height:500px”>正在生成图表</分区>

如果rand()返回[x,y]之间的整数,则得到以下分布。注意奇数与偶数的数量:

google.charts.load(“current”,{packages:[“corechart”]});google.cacharts.setOnLoadCallback(drawChart);document.querySelector(“#绘制图表”).addEventListener(“单击”,绘制图表);函数randomInt(最小值,最大值){return Math.floor(Math.random()*(max-min+1))+min;}函数drawChart(){var min=编号(document.querySelector(“#rand min”).value);var max=编号(document.querySelector(“#rand max”).value);如果(最小值>=最大值){回来}变量i;var randomNumbers=[];对于(i=0;i<10000;i++){randomNumbers.push(randomInt(最小,最大)*randomInt(最小,最小));}var chart=新的google.visability.Histogram(document.getElementById(“chart-1”));var data=新的google.visibility.DataTable();data.addColumn(“数字”,“值”);randomNumbers.forEach(函数(randomNumber){data.addRow([randomNumber]);});chart.draw(数据{title:randomNumbers.length+“rand()*rand(()值介于[“+min+”,“+max+”]”之间,图例:{位置:“无”},直方图:{bucketSize:1}});}<script src=“https://www.gstatic.com/charts/loader.js“></script><input-type=“number”id=“rand-min”value=“0”min=“0“max=“10”><input type=“number”id=“rand max”value=“9”min=“0”max=“10”><input type=“button”id=“draw chart”value=“Apply”><div id=“chart-1”style=“height:500px”>正在生成图表</分区>

其他回答

根据您的计算机体系结构,相乘数字最终会得到更小的解决方案范围。

如果您的计算机显示16位数字,rand()将为0.1234567890123乘以第二个rand(),0.1234567890123,将得到0.0152415如果你把实验重复10^14次,你肯定会找到更少的解决方案。

答案将是,这取决于,希望rand()*rand(()比rand)更随机,但如下所示:

两个答案都取决于你的值的位数在大多数情况下,你根据伪随机算法生成(它主要是一个数字生成器,依赖于你的计算机时钟,而不是那么随机)。让你的代码更可读(不要用这种咒语来召唤一些随机的巫毒神)。

好吧,如果你检查上面的任何一个,我建议你使用简单的“rand()”。因为你的代码会更可读(不会问自己为什么要写这个,时间……嗯……超过2秒),易于维护(如果你想用super_rand替换rand函数)。

如果你想要更好的随机性,我建议你从任何提供足够噪声的源(无线电静态)流式传输,然后一个简单的rand()就足够了。

正如其他人已经指出的那样,这个问题很难回答,因为我们每个人的大脑中都有自己的随机性图景。

这就是为什么,我强烈建议您花一些时间阅读本网站,以更好地了解随机性:

http://www.random.org/

回到真正的问题。在这个术语中没有或多或少的随机性:

两者都只是随机出现的!

在这两种情况下-仅rand()或rand(*rand)-情况相同:在几十亿个数字之后,序列将重复(!)。对观察者来说,它似乎是随机的,因为他不知道整个序列,但计算机没有真正的随机源,所以他也不能产生随机性。

天气是随机的吗?我们没有足够的传感器或知识来确定天气是否随机。

用更离散的数字来考虑可能会有所帮助。考虑一下要生成1到36之间的随机数,所以您决定最简单的方法是投掷两个公平的6面骰子。你得到了这个:

     1    2    3    4    5    6
  -----------------------------
1|   1    2    3    4    5    6
2|   2    4    6    8   10   12
3|   3    6    9   12   15   18
4|   4    8   12   16   20   24   
5|   5   10   15   20   25   30
6|   6   12   18   24   30   36

所以我们有36个数字,但并不是所有数字都得到了公平的表示,有些数字根本没有出现。靠近中心对角线(左下角到右上角)的数字将以最高频率出现。

描述骰子之间不公平分布的相同原则同样适用于0.0和1.0之间的浮点数。

浮动随机数通常基于一种算法,该算法产生一个介于零和一定范围之间的整数。因此,通过使用rand()*rand((),您实际上是在说int_rand()*int_rand()/rand_max ^2-这意味着您排除了任何素数/rand_max^2。

这显著改变了随机分布。

rand()在大多数系统中都是均匀分布的,如果正确播种,很难预测。除非你有特殊的理由对其进行数学运算(例如,将分布成形为所需的曲线),否则使用该方法。