Красота глаз Очки Россия

Рандомное число от 1. Генераторы случайных чисел: как выбрать подходящий сервис? Генератор случайных целых чисел в Excel

Сегодня генераторы случайных чисел активно используются в самых разных сферах человеческой деятельности. Однако особую популярность они приобрели в , которые устраивают владельцы интернет-магазинов, салонов красоты, кафе и других заведений для розыгрыша выгодных предложений, бонусов и подарков среди своих подписчиков. Именно генератор случайных чисел, работающий бесплатно в режиме онлайн, позволяет честно выбрать победителя.

Если речь идет о разовом использовании генератора, можно воспользоваться самым простым вариантом такой программы:

Однако вычислительных способностей и функциональности такого сервиса не всегда достаточно для получения необходимых данных. На сегодняшний день существует довольно большое число специализированных онлайн программ, которые отличаются не только простотой интерфейса для пользователя, но и широким функционалом. Вам не придется самостоятельно искать десятки программ, так как специально для вас, в этой статье, мы подготовили подробный обзор ТОП 3 лучших онлайн генераторов чисел , по мнению пользователей:

Для начала следует познакомиться с основными критериями :

  1. Выбор из списка . Возможность предоставления пользователем собственного списка для генерации, с последующим выбором случайного числа из заданного набора.
  2. Выбор из диапазона . Способность генератора случайных цифр в режиме онлайн бесплатно произвести выборку из конкретного диапазона.
  3. Вывод нескольких чисел . Функция, отвечающая за одновременное предоставление сразу нескольких случайных чисел, если пользователю нужно получить больше, чем одно значение.
  4. Отключение повторности . Способность генератора исключить из последующих генераций число, выпавшее перед этим, чтобы при получении нескольких случайных цифр подряд они не дублировались.
  5. Виджет для сайта . Возможность подключить генератор к своему сайту или странице в социальных сетях, чтобы он всегда был под рукой и доступен для работы.
  6. Ссылка на результат . Возможность получения отдельной ссылки на итог каждой отдельной генерации, что подтверждает достоверность предоставляемой информации при предоставлении результатов конкурсов или розыгрышей.

Прежде чем подготовить данную статью мы проанализировали множество генераторов, которые есть в интернете. И из всех — выбрали 3 лучших:

ТОП-1: генератор чисел «Рандстафф»


Описание : Бесспорным лидером нашего рейтинга лучших генераторов случайных чисел является сервис Рандстафф. Он может похвастать удобным пользовательским интерфейсом, выполненным в сером цвете, который совершенно не давит на глаза. Пользоваться удобно не только на компьютере, но и с помощью мобильного телефона, что особенно актуально, если необходимо сгенерировать случайное число без доступа к ПК.

Достоинства : Такой бесплатный генератор случайных чисел онлайн отличается обширным функционалом и предлагает пользователю возможность вывести любое количество случайных чисел из списка или диапазона без повторений. Вы можете сами выбрать наиболее удобный вариант использования сервиса Рандстафф через специальный виджет, приложение в социальных сетях или официальный сайт. Пройдя простую процедуру регистрации, вы получите доступ к личному кабинету, где будут надежно храниться все ваши результаты.

Недостатки : Нет возможности . А сохранить результат генерации можно только на 3 дня (но этого обычно достаточно). Если хотите сохранить результат навсегда — нужно регистрироваться в личном кабинете (стоимость — 300 рублей).

ТОП-2: генератор чисел «Кастлот»


Описание : Второе место по праву принадлежит генератору случайных чисел Кастлот. Он представляет собой не самостоятельный сервис, а часть портала с разнообразными полезностями, генерирующие красивые рифмы, уникальные логины и просто хранящие сборники с интересными фильмами или цитатами. Интерфейс мало отличается от похожих сервисов, но может похвастать более широким функционалом.

Достоинства : Кастлот позволяет пользователю выбрать рандомные числа из заданного диапазона. Это может быть одна или несколько цифр. Вы можете сами выбирать режим работы сервиса с повторностью или без. Удобным преимуществом генератора Кастлот является возможность получить отдельную ссылку на каждый результат. Есть эксклюзивная функция под названием «ещё больше случайности». При её активации процесс генерации не начинается до того момента, пока пользователь не переместит курсор мыши в определенное положение. Кроме того, в ассортименте дополнительных инструментов сервиса имеется виджет для сайта и фирменное приложение ВКонтакте.

Недостатки : Единственным явным недостатком такого генератора является отсутствие возможности выбора из списка.

ТОП-3: генератор «Случайноечисло.рф»


Описание : Сервис «Случайное число» позволяет сгенерировать онлайн значения в диапазоне от 1 до 99999. Дизайн отличается минимализмом, что идет ему на пользу. Никаких отвлекающих факторов. Им одинаково удобно пользоваться на компьютере или смартфоне. Крупные черные цифры на белом фоне отчетливо видны, поэтому даже люди с проблемным зрением не испытают дискомфорта в процессе его использования.

Достоинства : Функционал такого онлайн-генератора рандомного числа позволяет выбрать случайное значение из списка и конкретного диапазона. Если необходимо получить сразу несколько рандом чисел онлайн, требуемую цифру стоит указать в соответствующем поле, где по умолчанию стоит 1. Повторность отключается по требованию пользователя.

Недостатки : Подключить такой сервис к своему вебсайту или сообществу в социальных сетях не получится, так как такой генератор случайных чисел не имеет собственного виджета. Ссылок на результат тоже нет, что вместе с другими недостатками выводит этот сервис на последнее место нашего рейтинга.

Заключение

По нашему мнению, самым лучшим и оптимальным сервисом для генерации рандомного числа является . Он обладает всеми функциями, которые есть у остальных генераторов. Единственный его минус — это отсутствие возможности отключить повторность чисел при генерации. Но как мы уже писали выше – данный нюанс не сильно важен для рядового пользователя. Может мы что-то упустили в данной статье? Если это так — пишите в комментарии!

Очевидный факт, что удача играет немаловажную роль в любой затее. Но, играя в лотерею, необходимо понимать, что фортуна является единственным фактором, от которого зависит исполнение ваших мечтаний. В основной массе лотерей, чтобы получить джекпот необходимо всего лишь угадать определенные числа в неком диапазоне. В этом случае помочь способен , представленный на нашем сайте.

Мы предлагаем бесплатно попробовать простой генератор, который способен полностью исключить влияние человеческого фактора и увеличить шанс на выигрыш . Также приводим лучшие и наиболее функциональные, но простые генераторы, а также сервисы, способные спрогнозировать выигрышные комбинации цифр , основываясь на особые алгоритмы анализа.

Если вы хотите попытать свою удачу в одной из популярных лотерей (4 из 20, 5 из 36, 6 из 45), но не знаете, какие цифры способны повысить вероятность выигрыша, то мы способны помочь. Далее предлагаем вашему вниманию обзор ТОП 5 наиболее функциональных , но одновременно простых в использовании генераторов чисел для лотереи, имеющих множество дополнительных функций и возможностей.

Для начала разберем основные критерии приведенного списка :

ТОП 1 — Генератор чисел GSgen.RU


Описание : Встроенное программное обеспечение реализовано на языке программирования Javascript и является генератором псевдослучайных чисел. Равномерно распределяет случайные цифры, за счет чего исключается субъективное восприятие игроков, которое оказывает влияние на ручной выбор.

Достоинства : Скрипт ГСЧ позволяет подобрать счастливые числа для Гослото (и не только) различных вариаций из предустановленных режимов. Существует возможность индивидуальной настройки для иных видов лотерей. Доступен к бесплатному использованию.

Недостатки : Нет возможности вводить цифры исключения, которые не желательно видеть, нельзя получить сразу несколько комбинаций и получить ссылку на готовый результат.

ТОП 2 — Генератор Soft-Arhiv


Описание : Еще один сервис для генерации СЧ для российских лотерей. Достаточно выбрать необходимую комбинацию и получить готовый результат. Для использования не потребуется дополнительного софта, так как прекрасно работает в онлайн режиме.

Достоинства : Обладает простой, наглядной формой для заполнения и получения результатов. Возможность выбора готового типа лотереи, настройки генерации позволяет включить исключения и количества необходимых комбинаций делают сервис очень удобным для использования. Также полностью бесплатный функционал.

ТОП 3 — ГСЧ: Calculator888


Описание : Calculator888 находится на почетном третьем месте рассматриваемых сервисов. Как и предыдущие варианты позволяет получить требуемое количество чисел без особых усилий. Пользоваться генератором случайных чисел сможет даже начинающий пользователь сети, так как все интуитивно понятно.

Достоинства : Широкие настройки позволят сформировать необходимое количество чисел, задавать их диапазон, а также определить варианты ввода. К тому же, в отличие от предыдущих сервисов, позволяет получить ссылку на результат. Полностью бесплатен.

Недостатки : К минусам относится отсутствие выбора готовых типов лотереи, что вынуждает самостоятельно формировать задачу. Нельзя ввести исключения и сразу получить несколько комбинаций. Учет прошлых тиражей также не производится.

Генераторы чисел с учетом прошлых тиражей

Стоит обратить ваше внимание на то, что существуют особые сервисы, способные прогнозировать счастливые числа на которые необходимо делать ставки. Их создатели уверяют пользователей в том, что анализ и выдача итогов осуществляется на основе результатов проведенных тиражей, использовании теории вероятности и прочих математических расчетов.

Однако не стоит в это безоговорочно верить. Мы в это точно не верим и считаем, что любой из подобных сервисов – это , которые рандомным образом выдают результат аналогично любым другим ГСЧ.

Однако вы можете самостоятельно это проверить. Далее мы приводим еще два сервиса, предоставляющие возможность подбора результатов для гослото, викинг лото, кено, спорт лото и т.п. с учетом их прошлых тиражей. Функционал отдельных из них платный.

Обратим ваше внимание на том, что не стоит платить деньги за платный прогноз, так как это просто деньги на ветер за комбинации, которые способен выдать любой другой бесплатный сервис. Итак, продолжение лучших сервисов для генерации с учетом анализа прошлых тиражей:

ТОП 4 — ГСЧ с учетом тиражей: Fortunablog


Описание : По словам разработчика скрипт способен не просто выдавать цифровые комбинации наугад, но и анализирует ранее выпадающие шары на основе ряда алгоритмов и теории вероятности. Также заявляется, что целью генератора является подбор комбинации для джек-пота.

Достоинства : Есть два предустановленных типа лотереи, из которых можно попытать счастья в подборе. Однако основное достоинство позиционируется как учет результатов прошедших тиражей и, что немаловажно, бесплатное использование.

ТОП 5 — Генератор для лотереи с учетом тиражей: Igraivloto


Описание : Представленный сервис позволяет получить комбинации наиболее вероятных выигрышных комбинаций. Принцип действия аналогичен предыдущим рассматриваемым вариантам за исключением отдельных пунктов функциональности.

Достоинства : Представляет собой готовый скрипт выдачи прогноза для лотереи «Гослото 6 из 45», что исключает необходимость выбора необходимого розыгрыша. Позиционирует себя как сайт, работающий на специальных алгоритмах и фильтрах, создающих наиболее вероятные прогнозы на основе проведенных тиражей. Позволяет получать сразу несколько результатов и делиться ссылкой на результат.

Недостатки : Нет возможности ввода диапазона цифр и необходимых исключений. Однако наибольшим минусом является предоставление платных прогнозов, что явно выделяет его из бесплатных предыдущих аналогов.

Заключение

Использовать рассмотренные сервисы или нет, конечно, решать вам. С одной стороны применение подобных сайтов может помочь подобрать определенные комбинации, освободив от сложного выбора, так как, например для розыгрыша 5 из 36, абсолютно любая генерированная или подобранная самим игроком вручную комбинация обладает вероятностью выигрыша 1 к 376 992.

Таблица, отображающая какова вероятность выиграть в лотерею:


В сравнении с иными стратегиями игры в лотерею этот вариант имеет неплохие шансы на выигрыш. Однако стоит понимать, что использовать платные прогнозы в этом случае не является целесообразным и не соответствует вероятности на выигрыш.

Пожалуйста, помогите сервису одним кликом: Расскажите друзьям про генератор!

Генератор чисел онлайн в 1 клик

Генератор случайных чисел, который представлен на нашем сайте, очень удобен. К примеру, его можно использовать в розыгрышах и лотереях для определения победителя. Призеры определяются таким образом: программой выдается одно или несколько чисел в любом диапазоне, заданном Вами. Подтасовку результатов можно сразу исключить. А благодаря этому победитель определяется в честном выборе.

Иногда требуется получение некоторого количества случайных чисел сразу. К примеру, хочется заполнить лотерейный билет «4 из 35», доверившись случаю. Можно сделать проверку: если подбросить монетку 32 раза, какая будет вероятность того, что выпадет 10 реверсов подряд (орел/решка вполне могут назначаться цифрами 0 и 1)?

Случайное число онлайн видеоинструкция - рандомайзер

Наш генератор чисел очень простой в применении. Он не требует загрузки программы на компьютер – им можно пользоваться онлайн. Для получения нужного Вам числа необходимо установить диапазон случайных чисел, количество и, по желанию, разделитель чисел и исключить повторы.

Чтобы сгенерировать случайные числа в определенном диапазоне частот:

  • Выберете диапазон;
  • Укажите количество случайных чисел;
  • Функция «Разделитель чисел» служит для красоты и удобства их отображения;
  • При необходимости включите/отключите повторы при помощи галочки;
  • Нажмите кнопку «Сгенерировать».

По итогу Вы получите случайные числа в заданном диапазоне. Результат генератора чисел может быть скопирован или отправлен на e-mail. Лучше всего будет сделать скриншот либо видео данного процесса генерации. Наш рандомайзер решит любые Ваши задачи!


Заметим, что в идеале кривая плотности распределения случайных чисел выглядела бы так, как показано на рис. 22.3 . То есть в идеальном случае в каждый интервал попадает одинаковое число точек: N i = N /k , где N — общее число точек, k — количество интервалов, i = 1, …, k .

Рис. 22.3. Частотная диаграмма выпадения случайных чисел,
порождаемых идеальным генератором теоретически

Следует помнить, что генерация произвольного случайного числа состоит из двух этапов:

  • генерация нормализованного случайного числа (то есть равномерно распределенного от 0 до 1);
  • преобразование нормализованных случайных чисел r i в случайные числа x i , которые распределены по необходимому пользователю (произвольному) закону распределения или в необходимом интервале.

Генераторы случайных чисел по способу получения чисел делятся на:

  • физические;
  • табличные;
  • алгоритмические.

Физические ГСЧ

Примером физических ГСЧ могут служить: монета («орел» — 1, «решка» — 0); игральные кости; поделенный на секторы с цифрами барабан со стрелкой; аппаратурный генератор шума (ГШ), в качестве которого используют шумящее тепловое устройство, например, транзистор (рис. 22.4–22.5 ).

Рис. 22.4. Схема аппаратного метода генерации случайных чисел
Рис. 22.5. Диаграмма получения случайных чисел аппаратным методом
Задача «Генерация случайных чисел при помощи монеты»

Сгенерируйте случайное трехразрядное число, распределенное по равномерному закону в интервале от 0 до 1, с помощью монеты. Точность — три знака после запятой.

Первый способ решения задачи
Подбросьте монету 9 раз, и если монета упала решкой, то запишите «0», если орлом, то «1». Итак, допустим, что в результате эксперимента получили случайную последовательность 100110100.

Начертите интервал от 0 до 1. Считывая числа в последовательности слева направо, разбивайте интервал пополам и выбирайте каждый раз одну из частей очередного интервала (если выпал 0, то левую, если выпала 1, то правую). Таким образом, можно добраться до любой точки интервала, сколь угодно точно.

Итак, 1 : интервал делится пополам — и , — выбирается правая половина, интервал сужается: . Следующее число, 0 : интервал делится пополам — и , — выбирается левая половина , интервал сужается: . Следующее число, 0 : интервал делится пополам — и , — выбирается левая половина , интервал сужается: . Следующее число, 1 : интервал делится пополам — и , — выбирается правая половина , интервал сужается: .

По условию точности задачи решение найдено: им является любое число из интервала , например, 0.625.

В принципе, если подходить строго, то деление интервалов нужно продолжить до тех пор, пока левая и правая границы найденного интервала не СОВПАДУТ между собой с точностью до третьего знака после запятой. То есть с позиций точности сгенерированное число уже не будет отличимо от любого числа из интервала, в котором оно находится.

Второй способ решения задачи
Разобьем полученную двоичную последовательность 100110100 на триады: 100, 110, 100. После перевода этих двоичных чисел в десятичные получаем: 4, 6, 4. Подставив спереди «0.», получим: 0.464. Таким методом могут получаться только числа от 0.000 до 0.777 (так как максимум, что можно «выжать» из трех двоичных разрядов — это 111 2 = 7 8) — то есть, по сути, эти числа представлены в восьмеричной системе счисления. Для перевода восьмеричного числа в десятичное представление выполним:
0.464 8 = 4 · 8 –1 + 6 · 8 –2 + 4 · 8 –3 = 0.6015625 10 = 0.602 10 .
Итак, искомое число равно: 0.602.

Табличные ГСЧ

Табличные ГСЧ в качестве источника случайных чисел используют специальным образом составленные таблицы, содержащие проверенные некоррелированные, то есть никак не зависящие друг от друга, цифры. В табл. 22.1 приведен небольшой фрагмент такой таблицы. Обходя таблицу слева направо сверху вниз, можно получать равномерно распределенные от 0 до 1 случайные числа с нужным числом знаков после запятой (в нашем примере мы используем для каждого числа по три знака). Так как цифры в таблице не зависят друг от друга, то таблицу можно обходить разными способами, например, сверху вниз, или справа налево, или, скажем, можно выбирать цифры, находящиеся на четных позициях.

Таблица 22.1.
Случайные цифры. Равномерно
распределенные от 0 до 1 случайные числа
Случайные цифры Равномерно распределенные
от 0 до 1 случайные числа
9 2 9 2 0 4 2 6 0.929
9 5 7 3 4 9 0 3 0.204
5 9 1 6 6 5 7 6 0.269
… …

Достоинство данного метода в том, что он дает действительно случайные числа, так как таблица содержит проверенные некоррелированные цифры. Недостатки метода: для хранения большого количества цифр требуется много памяти; большие трудности порождения и проверки такого рода таблиц, повторы при использовании таблицы уже не гарантируют случайности числовой последовательности, а значит, и надежности результата.

Находится таблица, содержащая 500 абсолютно случайных проверенных чисел (взято из книги И. Г. Венецкого, В. И. Венецкой «Основные математико-статистические понятия и формулы в экономическом анализе»).

Алгоритмические ГСЧ

Числа, генерируемые с помощью этих ГСЧ, всегда являются псевдослучайными (или квазислучайными), то есть каждое последующее сгенерированное число зависит от предыдущего:

r i + 1 = f (r i ) .

Последовательности, составленные из таких чисел, образуют петли, то есть обязательно существует цикл, повторяющийся бесконечное число раз. Повторяющиеся циклы называются периодами .

Достоинством данных ГСЧ является быстродействие; генераторы практически не требуют ресурсов памяти, компактны. Недостатки: числа нельзя в полной мере назвать случайными, поскольку между ними имеется зависимость, а также наличие периодов в последовательности квазислучайных чисел.

Рассмотрим несколько алгоритмических методов получения ГСЧ:

  • метод серединных квадратов;
  • метод серединных произведений;
  • метод перемешивания;
  • линейный конгруэнтный метод.

Метод серединных квадратов

Имеется некоторое четырехзначное число R 0 . Это число возводится в квадрат и заносится в R 1 . Далее из R 1 берется середина (четыре средних цифры) — новое случайное число — и записывается в R 0 . Затем процедура повторяется (см. рис. 22.6 ). Отметим, что на самом деле в качестве случайного числа необходимо брать не ghij , а 0.ghij — с приписанным слева нулем и десятичной точкой. Этот факт отражен как на рис. 22.6 , так и на последующих подобных рисунках.

Рис. 22.6. Схема метода серединных квадратов

Недостатки метода: 1) если на некоторой итерации число R 0 станет равным нулю, то генератор вырождается, поэтому важен правильный выбор начального значения R 0 ; 2) генератор будет повторять последовательность через M n шагов (в лучшем случае), где n — разрядность числа R 0 , M — основание системы счисления.

Для примера на рис. 22.6 : если число R 0 будет представлено в двоичной системе счисления, то последовательность псевдослучайных чисел повторится через 2 4 = 16 шагов. Заметим, что повторение последовательности может произойти и раньше, если начальное число будет выбрано неудачно.

Описанный выше способ был предложен Джоном фон Нейманом и относится к 1946 году. Поскольку этот способ оказался ненадежным, от него очень быстро отказались.

Метод серединных произведений

Число R 0 умножается на R 1 , из полученного результата R 2 извлекается середина R 2 * (это очередное случайное число) и умножается на R 1 . По этой схеме вычисляются все последующие случайные числа (см. рис. 22.7 ).

Рис. 22.7. Схема метода серединных произведений

Метод перемешивания

В методе перемешивания используются операции циклического сдвига содержимого ячейки влево и вправо. Идея метода состоит в следующем. Пусть в ячейке хранится начальное число R 0 . Циклически сдвигая содержимое ячейки влево на 1/4 длины ячейки, получаем новое число R 0 * . Точно так же, циклически сдвигая содержимое ячейки R 0 вправо на 1/4 длины ячейки, получаем второе число R 0 ** . Сумма чисел R 0 * и R 0 ** дает новое случайное число R 1 . Далее R 1 заносится в R 0 , и вся последовательность операций повторяется (см. рис. 22.8 ).


Рис. 22.8. Схема метода перемешивания

Обратите внимание, что число, полученное в результате суммирования R 0 * и R 0 ** , может не уместиться полностью в ячейке R 1 . В этом случае от полученного числа должны быть отброшены лишние разряды. Поясним это для рис. 22.8 , где все ячейки представлены восемью двоичными разрядами. Пусть R 0 * = 10010001 2 = 145 10 , R 0 ** = 10100001 2 = 161 10 , тогда R 0 * + R 0 ** = 100110010 2 = 306 10 . Как видим, число 306 занимает 9 разрядов (в двоичной системе счисления), а ячейка R 1 (как и R 0 ) может вместить в себя максимум 8 разрядов. Поэтому перед занесением значения в R 1 необходимо убрать один «лишний», крайний левый бит из числа 306, в результате чего в R 1 пойдет уже не 306, а 00110010 2 = 50 10 . Также заметим, что в таких языках, как Паскаль, «урезание» лишних битов при переполнении ячейки производится автоматически в соответствии с заданным типом переменной.

Линейный конгруэнтный метод

Линейный конгруэнтный метод является одной из простейших и наиболее употребительных в настоящее время процедур, имитирующих случайные числа. В этом методе используется операция mod(x , y ) , возвращающая остаток от деления первого аргумента на второй. Каждое последующее случайное число рассчитывается на основе предыдущего случайного числа по следующей формуле:

r i + 1 = mod(k · r i + b , M ) .

Последовательность случайных чисел, полученных с помощью данной формулы, называется линейной конгруэнтной последовательностью . Многие авторы называют линейную конгруэнтную последовательность при b = 0 мультипликативным конгруэнтным методом , а при b ≠ 0 — смешанным конгруэнтным методом .

Для качественного генератора требуется подобрать подходящие коэффициенты. Необходимо, чтобы число M было довольно большим, так как период не может иметь больше M элементов. С другой стороны, деление, использующееся в этом методе, является довольно медленной операцией, поэтому для двоичной вычислительной машины логичным будет выбор M = 2 N , поскольку в этом случае нахождение остатка от деления сводится внутри ЭВМ к двоичной логической операции «AND». Также широко распространен выбор наибольшего простого числа M , меньшего, чем 2 N : в специальной литературе доказывается, что в этом случае младшие разряды получаемого случайного числа r i + 1 ведут себя так же случайно, как и старшие, что положительно сказывается на всей последовательности случайных чисел в целом. В качестве примера можно привести одно из чисел Мерсенна , равное 2 31 – 1 , и таким образом, M = 2 31 – 1 .

Одним из требований к линейным конгруэнтным последовательностям является как можно большая длина периода. Длина периода зависит от значений M , k и b . Теорема, которую мы приведем ниже, позволяет определить, возможно ли достижение периода максимальной длины для конкретных значений M , k и b .

Теорема . Линейная конгруэнтная последовательность, определенная числами M , k , b и r 0 , имеет период длиной M тогда и только тогда, когда:

  • числа b и M взаимно простые;
  • k – 1 кратно p для каждого простого p , являющегося делителем M ;
  • k – 1 кратно 4, если M кратно 4.

Наконец, в заключение рассмотрим пару примеров использования линейного конгруэнтного метода для генерации случайных чисел.

Было установлено, что ряд псевдослучайных чисел, генерируемых на основе данных из примера 1, будет повторяться через каждые M /4 чисел. Число q задается произвольно перед началом вычислений, однако при этом следует иметь в виду, что ряд производит впечатление случайного при больших k (а значит, и q ). Результат можно несколько улучшить, если b нечетно и k = 1 + 4 · q — в этом случае ряд будет повторяться через каждые M чисел. После долгих поисков k исследователи остановились на значениях 69069 и 71365 .

Генератор случайных чисел, использующий данные из примера 2, будет выдавать случайные неповторяющиеся числа с периодом, равным 7 миллионам.

Мультипликативный метод генерации псевдослучайных чисел был предложен Д. Г. Лехмером (D. H. Lehmer) в 1949 году.

Проверка качества работы генератора

От качества работы ГСЧ зависит качество работы всей системы и точность результатов. Поэтому случайная последовательность, порождаемая ГСЧ, должна удовлетворять целому ряду критериев.

Осуществляемые проверки бывают двух типов:

  • проверки на равномерность распределения;
  • проверки на статистическую независимость.

Проверки на равномерность распределения

1) ГСЧ должен выдавать близкие к следующим значения статистических параметров, характерных для равномерного случайного закона:

2) Частотный тест

Частотный тест позволяет выяснить, сколько чисел попало в интервал (m r – σ r ; m r + σ r ) , то есть (0.5 – 0.2887; 0.5 + 0.2887) или, в конечном итоге, (0.2113; 0.7887) . Так как 0.7887 – 0.2113 = 0.5774 , заключаем, что в хорошем ГСЧ в этот интервал должно попадать около 57.7% из всех выпавших случайных чисел (см. рис. 22.9 ).

Рис. 22.9. Частотная диаграмма идеального ГСЧ
в случае проверки его на частотный тест

Также необходимо учитывать, что количество чисел, попавших в интервал (0; 0.5) , должно быть примерно равно количеству чисел, попавших в интервал (0.5; 1) .

3) Проверка по критерию «хи-квадрат»

Критерий «хи-квадрат» (χ 2 -критерий) — это один из самых известных статистических критериев; он является основным методом, используемым в сочетании с другими критериями. Критерий «хи-квадрат» был предложен в 1900 году Карлом Пирсоном. Его замечательная работа рассматривается как фундамент современной математической статистики.

Для нашего случая проверка по критерию «хи-квадрат» позволит узнать, насколько созданный нами реальный ГСЧ близок к эталону ГСЧ , то есть удовлетворяет ли он требованию равномерного распределения или нет.

Частотная диаграмма эталонного ГСЧ представлена на рис. 22.10 . Так как закон распределения эталонного ГСЧ равномерный, то (теоретическая) вероятность p i попадания чисел в i -ый интервал (всего этих интервалов k ) равна p i = 1/k . И, таким образом, в каждый из k интервалов попадет ровно по p i · N чисел (N — общее количество сгенерированных чисел).

Рис. 22.10. Частотная диаграмма эталонного ГСЧ

Реальный ГСЧ будет выдавать числа, распределенные (причем, не обязательно равномерно!) по k интервалам и в каждый интервал попадет по n i чисел (в сумме n 1 + n 2 + … + n k = N ). Как же нам определить, насколько испытываемый ГСЧ хорош и близок к эталонному? Вполне логично рассмотреть квадраты разностей между полученным количеством чисел n i и «эталонным» p i · N . Сложим их, и в результате получим:

χ 2 эксп. = (n 1 – p 1 · N ) 2 + (n 2 – p 2 · N ) 2 + … + (n k – p k · N ) 2 .

Из этой формулы следует, что чем меньше разность в каждом из слагаемых (а значит, и чем меньше значение χ 2 эксп. ), тем сильнее закон распределения случайных чисел, генерируемых реальным ГСЧ, тяготеет к равномерному.

В предыдущем выражении каждому из слагаемых приписывается одинаковый вес (равный 1), что на самом деле может не соответствовать действительности; поэтому для статистики «хи-квадрат» необходимо провести нормировку каждого i -го слагаемого, поделив его на p i · N :

Наконец, запишем полученное выражение более компактно и упростим его:

Мы получили значение критерия «хи-квадрат» для экспериментальных данных.

В табл. 22.2 приведены теоретические значения «хи-квадрат» (χ 2 теор. ), где ν = N – 1 — это число степеней свободы, p — это доверительная вероятность, задаваемая пользователем, который указывает, насколько ГСЧ должен удовлетворять требованиям равномерного распределения, или p — это вероятность того, что экспериментальное значение χ 2 эксп. будет меньше табулированного (теоретического) χ 2 теор. или равно ему .

Таблица 22.2.
Некоторые процентные точки χ 2 -распределения
p = 1% p = 5% p = 25% p = 50% p = 75% p = 95% p = 99%
ν = 1 0.00016 0.00393 0.1015 0.4549 1.323 3.841 6.635
ν = 2 0.02010 0.1026 0.5754 1.386 2.773 5.991 9.210
ν = 3 0.1148 0.3518 1.213 2.366 4.108 7.815 11.34
ν = 4 0.2971 0.7107 1.923 3.357 5.385 9.488 13.28
ν = 5 0.5543 1.1455 2.675 4.351 6.626 11.07 15.09
ν = 6 0.8721 1.635 3.455 5.348 7.841 12.59 16.81
ν = 7 1.239 2.167 4.255 6.346 9.037 14.07 18.48
ν = 8 1.646 2.733 5.071 7.344 10.22 15.51 20.09
ν = 9 2.088 3.325 5.899 8.343 11.39 16.92 21.67
ν = 10 2.558 3.940 6.737 9.342 12.55 18.31 23.21
ν = 11 3.053 4.575 7.584 10.34 13.70 19.68 24.72
ν = 12 3.571 5.226 8.438 11.34 14.85 21.03 26.22
ν = 15 5.229 7.261 11.04 14.34 18.25 25.00 30.58
ν = 20 8.260 10.85 15.45 19.34 23.83 31.41 37.57
ν = 30 14.95 18.49 24.48 29.34 34.80 43.77 50.89
ν = 50 29.71 34.76 42.94 49.33 56.33 67.50 76.15
ν > 30 ν + sqrt(2ν ) · x p + 2/3 · x 2 p – 2/3 + O (1/sqrt(ν ))
x p = –2.33 –1.64 –0.674 0.00 0.674 1.64 2.33

Приемлемым считают p от 10% до 90% .

Если χ 2 эксп. много больше χ 2 теор. (то есть p — велико), то генератор не удовлетворяет требованию равномерного распределения, так как наблюдаемые значения n i слишком далеко уходят от теоретических p i · N и не могут рассматриваться как случайные. Другими словами, устанавливается такой большой доверительный интервал, что ограничения на числа становятся очень нежесткими, требования к числам — слабыми. При этом будет наблюдаться очень большая абсолютная погрешность.

Еще Д. Кнут в своей книге «Искусство программирования» заметил, что иметь χ 2 эксп. маленьким тоже, в общем-то, нехорошо, хотя это и кажется, на первый взгляд, замечательно с точки зрения равномерности. Действительно, возьмите ряд чисел 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, … — они идеальны с точки зрения равномерности, и χ 2 эксп. будет практически нулевым, но вряд ли вы их признаете случайными.

Если χ 2 эксп. много меньше χ 2 теор. (то есть p — мало), то генератор не удовлетворяет требованию случайного равномерного распределения, так как наблюдаемые значения n i слишком близки к теоретическим p i · N и не могут рассматриваться как случайные.

А вот если χ 2 эксп. лежит в некотором диапазоне, между двумя значениями χ 2 теор. , которые соответствуют, например, p = 25% и p = 50%, то можно считать, что значения случайных чисел, порождаемые датчиком, вполне являются случайными.

При этом дополнительно надо иметь в виду, что все значения p i · N должны быть достаточно большими, например больше 5 (выяснено эмпирическим путем). Только тогда (при достаточно большой статистической выборке) условия проведения эксперимента можно считать удовлетворительными.

Итак, процедура проверки имеет следующий вид.

Проверки на статистическую независимость

1) Проверка на частоту появления цифры в последовательности

Рассмотрим пример. Случайное число 0.2463389991 состоит из цифр 2463389991, а число 0.5467766618 состоит из цифр 5467766618. Соединяя последовательности цифр, имеем: 24633899915467766618.

Понятно, что теоретическая вероятность p i выпадения i -ой цифры (от 0 до 9) равна 0.1.

2) Проверка появления серий из одинаковых цифр

Обозначим через n L число серий одинаковых подряд цифр длины L . Проверять надо все L от 1 до m , где m — это заданное пользователем число: максимально встречающееся число одинаковых цифр в серии.

В примере «24633899915467766618» обнаружены 2 серии длиной в 2 (33 и 77), то есть n 2 = 2 и 2 серии длиной в 3 (999 и 666), то есть n 3 = 2 .

Вероятность появления серии длиной в L равна: p L = 9 · 10 –L (теоретическая). То есть вероятность появления серии длиной в один символ равна: p 1 = 0.9 (теоретическая). Вероятность появления серии длиной в два символа равна: p 2 = 0.09 (теоретическая). Вероятность появления серии длиной в три символа равна: p 3 = 0.009 (теоретическая).

Например, вероятность появления серии длиной в один символ равна p L = 0.9 , так как всего может встретиться один символ из 10, а всего символов 9 (ноль не считается). А вероятность того, что подряд встретится два одинаковых символа «XX» равна 0.1 · 0.1 · 9, то есть вероятность 0.1 того, что в первой позиции появится символ «X», умножается на вероятность 0.1 того, что во второй позиции появится такой же символ «X» и умножается на количество таких комбинаций 9.

Частость появления серий подсчитывается по ранее разобранной нами формуле «хи-квадрат» с использованием значений p L .

Примечание: генератор может быть проверен многократно, однако проверки не обладают свойством полноты и не гарантируют, что генератор выдает случайные числа. Например, генератор, выдающий последовательность 12345678912345…, при проверках будет считаться идеальным, что, очевидно, не совсем так.

В заключение отметим, что третья глава книги Дональда Э. Кнута «Искусство программирования» (том 2) полностью посвящена изучению случайных чисел. В ней изучаются различные методы генерирования случайных чисел, статистические критерии случайности, а также преобразование равномерно распределенных случайных чисел в другие типы случайных величин. Изложению этого материала уделено более двухсот страниц.

Числа окружают нас с самого рождения и играют важную роль в жизни. У многих людей сама работа связана с числами, кто-то полагается на удачу, заполняя числами лотерейные билеты, а кто-то придает им и вовсе мистическое значение. Так или иначе, иногда нам не обойтись без того, чтобы воспользоваться такой программой, как генератор рандомных чисел .

К примеру, вам необходимо организовать розыгрыш призов среди подписчиков вашей группы. Быстро и честно выбрать призеров и поможет наш генератор случайных чисел онлайн. Вам просто нужно, например, задать нужное количество рандомных чисел (по числу призеров) и максимальный диапазон (по числу участников, если им присвоены номера). Подтасовка в таком случае полностью исключается.

Эта программа может также послужить как генератор случайных чисел для лото. К примеру, вы купили билет и хотите полностью полагаться на случайность и удачу в выборе чисел. Тогда наш рандомайзер чисел поможет заполнить ваш лотерейный билет.

Как сгенерировать случайное число: инструкция

Программа случайных чисел работает очень просто. Вам даже не нужно загружать ее на компьютер – все делается в окне браузера, где открыта эта страница. Генерация случайных чисел происходит в соответствии с заданным количеством чисел и их диапазоном – от 0 до 999999999.

Чтобы сгенерировать число онлайн, необходимо:

  1. Выбрать диапазон, в котором вы хотите получить результат. Возможно, вы хотите отсечь числа до 10 или, скажем, 10000;
  2. Исключить повторения – выбрав этот пункт, вы заставите рандомизатор чисел предлагать вам только уникальные комбинации в рамках определенного диапазона;
  3. Выбрать количество чисел – от 1 до 99999;
  4. Нажать кнопку «Сгенерировать числа».

Сколько бы вы чисел не хотели получить в результате, генератор простых чисел выдаст весь результат сразу и вы сможете увидеть его на этой странице, листая поле с числами при помощи мышки или тачпада.

Теперь вы можете воспользоваться готовыми числами так, как вам это необходимо. Из поля с числами вы можете скопировать результат для публикации в группе или отправке по почте. А чтобы результат не вызывал ни у кого сомнений, сделайте скриншот этой страницы, на которой будут хорошо видны параметры рандомизатора чисел и результаты работы программы. Изменить числа в поле невозможно, поэтому возможность подтасовки исключается. Надеемся, вам помог наш сайт и генератор случайных чисел.