Generatore di numeri casuali in ca. Generatore di numeri casuali online

Numeri accompagnali dappertutto - Casa e appartamenti in camera, telefono, auto, passaporto, carta di plastica, date, password e-mail. Scegliamo alcune combinazioni di numeri stessi, ma la maggior parte otteniamo casualmente. Senza darti in questo rapporto, usiamo i numeri generati da casualmente ogni giorno. Se stiamo inventando pinsode, i codici di credito o salariale unici sono generati da sistemi affidabili che escludono l'accesso alle password. I generatori di numeri casuali forniscono protezione in aree che richiedono l'elaborazione della velocità, la sicurezza e l'elaborazione dei dati indipendenti.

Il processo di generazione di numeri pseudo-casuali è subordinato a determinate leggi e viene utilizzata abbastanza a lungo, ad esempio, quando conducono lotterie. Nel passato recente, i disegni sono stati effettuati usando LOTOTRONES o lotti. Ora in molti paesi, il numero vincente di lotterie statali è determinato dal set di numeri casuali generati.

Vantaggi della moda

Quindi, il generatore di numeri casuali è un meccanismo moderno indipendente per la determinazione casuale delle combinazioni di numeri. L'unicità e la perfezione di questo metodo sono impossibili per interferenze esterne nel processo. Il generatore è un complesso di programmi costruiti, ad esempio, sui diodi del rumore. Il dispositivo forma il flusso di rumore casuale, i cui valori correnti vengono convertiti in numeri e costituiscono una combinazione.

La generazione di numeri fornisce un risultato istantaneo: la compilazione di una combinazione richiede diversi secondi. Se parliamo delle lotterie, i partecipanti possono scoprire immediatamente se il numero del biglietto ha coinciso con la vincita. Ciò consente la circolazione tutte le volte che i partecipanti lo vogliono. Ma il vantaggio principale del metodo in imprevedibilità e incapacità di calcolare l'algoritmo della selezione dei numeri.

Come è la generazione di numeri pseudo-casuali

In effetti, i numeri casuali non sono accidentali - la riga inizia con un dato numero ed è generato dall'algoritmo. Il generatore di numeri Pseudo-casuale (GPSR o PRNG - Pseudorandom Number Generator) - e vi è un algoritmo che genera una sequenza, a prima vista, non correlati numeri subordinati alla distribuzione di solito uniforme. In Computer Science, i numeri pseudo-casuali vengono utilizzati in molte applicazioni: in crittografia, modellazione di simulazione, metodo di monta carlo, ecc. La qualità del risultato dipende dalle proprietà GPSF.

La fonte di generazione può essere rumore fisico da radiazioni cosmiche al rumore nel resistore, ma tali applicazioni di sicurezza della rete non vengono quasi utilizzate. Nelle applicazioni crittografiche, algoritmi speciali che generano sequenze che non possono essere statisticamente casuali vengono utilizzati. Tuttavia, l'algoritmo selezionato correttamente consente di ottenere righe di numeri che passano per la maggior parte degli incidenti. Il periodo di ripetizione in tali sequenze è più che l'intervallo operativo da cui vengono presi i numeri.

Molti processori moderni contengono GPSH, ad esempio, in RDRAND. In alternativa, i set di numeri casuali vengono creati pubblicati in un notebook one-time (dizionario). La fonte dei numeri in questo caso è limitata e non fornisce la sicurezza completa della rete.

Storia GPSH.

Il prototipo del generatore di numeri casuali può essere considerato il gioco desktop Senez, comune nell'antico Egitto nel 3500 aC. Secondo le condizioni, hanno partecipato due giocatori, le mosse sono state determinate lanciando quattro bastoncini piatti in bianco e nero - erano la somiglianza della GPH del tempo. I bastoncini sono stati gettati allo stesso tempo, e gli occhiali sono stati contati: se uno cadde il lato bianco, 1 punto e una mossa aggiuntiva, due punti bianchi - due punti e così via. Il risultato massimo di cinque punti ha ricevuto un giocatore che ha lanciato quattro bacchette nel lato nero.

Al giorno d'oggi, Ernie Generator è stato utilizzato per molti anni nel Regno Unito durante i disegni della lotteria. Due metodi di base per generare numeri vincenti: congruenti lineari e congruenti additivi. Questi e altri metodi si basano sul principio del caso di scelta e sono forniti dal software, producendo infinitamente numeri, indovina la sequenza di cui è impossibile.

Le funzioni GPSF sono continuamente, ad esempio, nelle slot machine. Secondo le leggi degli Stati Uniti, questo è un prerequisito che deve essere conforme a tutti i fornitori di software.

Etc., ed è usato da Accountholder per attirare un nuovo pubblico nella Comunità.

Il risultato di tali cassetti dipende spesso dalla bontà dell'utente, dal momento che il destinatario del premio è determinato a caso.

Per questa definizione, gli organizzatori della lotteria utilizzano quasi sempre un generatore di numeri casuali online o preinstallato, senza diffusione.

Scelta

Molto spesso per scegliere un tale generatore potrebbe essere difficile, poiché la loro funzionalità è molto diversa - alcuni sono significativamente limitati, altri sono abbastanza larghi.

È implementato un numero piuttosto elevato di tali servizi, ma la complessità è che differiscono nella portata dell'azione.

Molti, ad esempio, sono legati con la loro funzionalità a uno specifico social network (ad esempio, molte applicazioni di generatori funzionano solo con i riferimenti a questo).

I generatori più semplici determinano semplicemente il numero casuale nell'intervallo specificato.

Questo è conveniente perché non associa il risultato con un determinato post, e quindi può essere utilizzato nei pareggi al di fuori del social network e in varie altre situazioni.

Non c'è altra applicazione in sostanza.

Mancia! Quando si sceglie il generatore più adatto, è importante tener conto che per quali scopi verrà utilizzato.

Specifiche

Per il processo più veloce di scegliere la generazione di servizi online ottimale dei numeri casuali nella tabella seguente, vengono fornite le principali caratteristiche tecniche e funzionalità di tali applicazioni.

Leggi di più Tutte le applicazioni discusse nella tabella sono descritte di seguito.

Randstuff

È possibile utilizzare questa applicazione online facendo riferimento al suo sito ufficiale http://randstuff.ru/Number/.

Questo è un semplice generatore di numeri casuali, diverso dal lavoro veloce e stabile.

È implementato con successo sia nel formato di un'applicazione indipendente separata sul sito ufficiale e sotto forma di un'applicazione.

La funzione di questo servizio è che può scegliere un numero casuale sia dal range specificato che da un elenco specifico di numeri che possono essere specificati sul sito.

• Lavoro stabile e veloce;
• L'assenza di legame diretto per il social network;
• Puoi scegliere uno e più numeri;
• Puoi scegliere solo tra i numeri specificati.

Le recensioni degli utenti su questa applicazione sono le seguenti: "Determinare attraverso questo servizio vincitori in gruppi in contatto. Grazie, "Sei il migliore", "Uso solo questo servizio."

Cast lotti.

Questa applicazione fornisce un semplice generatore funzionale, implementato sul sito ufficiale, sotto forma di un'applicazione VKontakte.

C'è anche un widget del generatore per l'inserimento al suo sito.

La principale differenza rispetto all'applicazione precedente descritta è che consente di disabilitare la ripetizione del risultato.

Si noti che, idealmente, la curva di densità della distribuzione dei numeri casuali sarebbe stata mostrata in Fig. 22.3. Cioè, nel caso perfetto, lo stesso numero di punti rientra in ogni intervallo: N. iO. = N./k. dove N. - Numero totale di punti, k. - il numero di intervalli, iO. \u003d 1, ..., k. .

Va ricordato che la generazione di un numero casuale arbitrario è composto da due fasi:

• generazione di un numero casuale normalizzato (cioè, uniformemente distribuito da 0 a 1);
• trasformazione di numeri casuali normalizzati r. iO. in numeri casuali x. iO. che sono distribuiti sulla distribuzione della legge dell'utente (arbitrario) necessaria o nell'intervallo richiesto.

I generatori di numeri casuali mediante il metodo per ottenere numeri sono suddivisi in:

• fisico;
• tabular;
• algoritmico.

GSH fisico

Un esempio di una fase fisica può servire: Coin ("Eagle" - 1, "Rushka" - 0); dado; diviso in settori con tamburo di numeri con freccia; L'alternatore del rumore (GS), che viene utilizzato come dispositivo termico rumoroso, ad esempio un transistor (Fig. 22.4-22.5).

Tavolo GSH.

La tabella GCMS come fonte di numeri casuali utilizza tabelle appositamente compilati contenenti comprovati non corrosivi, cioè in nessun modo dipendono l'uno dall'altro, i numeri. Nella scheda. 22.1 mostra un piccolo frammento di tale tabella. Venendo giù il tavolo da sinistra a destra dall'alto verso il basso, è possibile essere distribuiti uniformemente da 0 a 1 numeri casuali con il numero desiderato di segni sportelli (nel nostro esempio utilizziamo per ogni numero tre caratteri). Poiché i numeri nella tabella non dipendono l'uno dall'altro, la tabella può essere passata in modi diversi, ad esempio, dall'alto verso il basso, o da destra a sinistra, o, dire, è possibile scegliere numeri su posizioni anche.

Il vantaggio di questo metodo è che fornisce infatti numeri casuali, poiché la tabella contiene numeri non correlati comprovati. Metodo Svantaggi: per memorizzare un gran numero di numeri, è richiesta molta memoria; Grande difficoltà di generare e verificare tali tali, ripeti quando si utilizza il tavolo non garantisce più la casualità della sequenza numerica, il che significa che l'affidabilità del risultato.

C'è una tabella contenente 500 numeri comprovati asolutamente casuali (presi dal libro I. G. Venetsky, V. I. Venetskaya "i principali concetti matematiche e statistici e formule in analisi economica").

ALGORITHMIC GSH.

I numeri generati da questi GSH sono sempre pseudo-casuali (o quasosi), cioè, ciascuno successivo numero generato dipende dal precedente:

r. iO. + 1 = f.(r. iO.) .

Le sequenze composte da tali numeri formano un ciclo, cioè, c'è un ciclo, ripetendo il numero infinito di volte. I cicli ripetuti sono chiamati periodi.

Il vantaggio dei dati GSH è la velocità; I generatori praticamente non richiedono risorse di memoria, compatta. Svantaggi: i numeri non possono essere completamente chiamati casuali, poiché esiste una dipendenza tra loro, nonché la presenza di periodi nella sequenza di numeri quasosi.

Considera diversi metodi algoritmici per ottenere HSH:

• metodo di quadrati medi;
• metodo di middlework;
• metodo di miscelazione;
• metodo congruente lineare.

Metodo dei quadrati medi

C'è un numero di quattro cifre R.0. Questo numero è integrato nel quadrato ed è inserito in R.uno . Il prossimo R.1 prende il centro (quattro cifre medio) - un nuovo numero casuale - e registrato in R.0. Quindi la procedura viene ripetuta (vedi Fig. 22.6). Si noti che in effetti, come numero casuale, è necessario prendere ghij., ma 0.GHIJ. - con la cipolla con il punto zero e decimale sinistro. Questo fatto è riflesso in FIG. 22.6, e sui successivi disegni simili.

Svantaggi del metodo: 1) Se ad alcuni iterazione il numero R.0 sarà uguale a zero, il generatore degenera, quindi la giusta scelta del valore iniziale è importante. R.0; 2) Il generatore ripeterà la sequenza attraverso M. n. passi (al meglio), dove n. - il bit rate R.0 , M. - Base del sistema numerico.

Ad esempio in Fig. 22.6: Se il numero R.0 sarà rappresentato nel sistema numerico binario, la sequenza di numeri pseudo-casuali si ripeterà dopo 2 4 \u003d 16 passaggi. Si noti che la ripetizione della sequenza può verificarsi prima, se il numero iniziale è selezionato senza successo.

Il metodo sopra descritto è stato proposto da John Von Neumanan e si riferisce al 1946. Poiché questo metodo era inaffidabile, è stato rapidamente rifiutato.

Metodo del lavoro medio

Numero R.0 moltiplicato da R.1, dal risultato R.2 Estratto centrale R.2 * (questo è un altro numero casuale) ed è moltiplicato per R.uno . Secondo questo schema, vengono calcolati tutti i numeri casuali successivi (vedere Fig. 22.7).

Metodo di miscelazione

Nel metodo di miscelazione, le operazioni cicliche del turno sono utilizzate a sinistra ea destra. L'idea del metodo è la seguente. Lascia che il numero iniziale venga memorizzato nella cella R.0. Spostando ciclicamente il contenuto della cella a sinistra da 1/4 della lunghezza della cella, otteniamo un nuovo numero R.0 *. Allo stesso modo, spostando ciclicamente il contenuto della cella R.0 a destra sulla lunghezza della cella 1/4, otteniamo il secondo numero R.0 **. Somma di numeri R.0 * I. R.0 ** dà un nuovo numero casuale R.uno . Ulteriore R.1 è inserito in R.0, e l'intera sequenza di operazioni viene ripetuta (vedere Fig. 22.8).

Si noti che il numero ottenuto come risultato della somma R.0 * I. R.0 ** potrebbe non essere completamente nella cella R.uno . In questo caso, gli scarichi non necessari devono essere scartati dal numero risultante. Lo spiegheremo per FIG. 22.8, dove tutte le cellule sono rappresentate da otto scariche binarie. Lascia che sia. R.0 * = 10010001 2 = 145 10 , R.0 ** = 10100001 2 = 161 10 , poi R.0 * + R.0 ** = 100110010 2 = 306 10 . Come puoi vedere, il numero 306 richiede 9 scarichi (nel sistema numerico binario) e la cella R.1 mi piace R.0) Può ospitare il massimo di 8 cifre. Pertanto, prima di entrare nel valore in R.1 È necessario rimuovere un "extra", l'estremo a sinistra un po 'tra i 306, come risultato di cui R.1 non sarà 306, un 00110010 2 \u003d 50 10. Si notiamo anche che in tali lingue come Pascal, "taglio" di bit non necessari quando la cella è traboccata automaticamente in base al tipo di variabile specificato.

Metodo congruente lineare

Il metodo Linear Congruent è una delle procedure più semplici e più comuni che simulano i numeri casuali. Questo metodo utilizza l'operazione Mod ( x., y.), Restituire il resto dividendo il primo argomento al secondo. Ogni successivo numero casuale viene calcolato sulla base del numero casuale precedente in base alla seguente formula:

r. iO. + 1 \u003d mod ( k. · r. iO. + b., M.) .

La sequenza di numeri casuali ottenuti usando questa formula è chiamata sequenza congruente lineare. Molti autori chiamano una sequenza congruente lineare quando b. = 0 metodo di congruente moltiplicativo, e quando b. ≠ 0 — metodo congruente misto.

Per un generatore di alta qualità, è necessario selezionare coefficienti adatti. Bisogno di M. Era abbastanza grande dal momento che il periodo non può avere di più M. Elementi. D'altra parte, la divisione utilizzata in questo metodo è un'operazione piuttosto lenta, quindi la macchina di elaborazione binaria sarà logica M. = 2 N. Perché in questo caso la distruzione dalla divisione è ridotta all'interno del computer all'operazione logica binaria "e". Anche la scelta della scelta del maggior numero semplice M. Meno di 2. N. : In letteratura speciale è dimostrato che in questo caso le scariche più giovani del numero accidentale risultante r. iO. + 1 Comportamento come accidentalmente, così come l'anziano, che influenza positivamente l'intera sequenza di numeri casuali in generale. Ad esempio, puoi portare uno di numeri Merermenna.uguale a 2 31 - 1, e quindi M. \u003d 2 31 - 1.

Uno dei requisiti per le sequenze congruenti lineari è tanto durata del periodo. La lunghezza del periodo dipende dai valori M. , k. e b. . Teorema che diamo di seguito consente di determinare se il periodo di lunghezza massima è possibile per valori specifici M. , k. e b. .

Teorema. Sequenza congruente lineare determinata da numeri M. , k. , b. e r. 0, ha un periodo di lunghezza M. Quindi e solo quando:

• numeri b. e M. Reciprocamente semplice;
• k. - 1 pittura in più p. Per ogni semplice p. Divisore M. ;
• k. - 1 multiplo 4, se M. Marco 4.

Infine, in conclusione, considerare un paio di esempi di utilizzare un metodo congruente lineare per generare numeri casuali.

È stato trovato che un numero di numeri pseudo-casuali generati sulla base dei dati dall'esempio 1 verrà ripetuto ogni M./ 4 numeri. Numero q. Impostare arbitrariamente prima dell'inizio del calcolo, tuttavia, dovrebbe essere tenuto presente che la gamma di casuali in generale k. (e quindi q. ). Il risultato può essere un po 'migliorato se b. ELDight I. k. \u003d 1 + 4 · q. - In questo caso, la riga sarà ripetuta attraverso ogni M. numeri. Dopo lunghe ricerche k. I ricercatori si sono fermati a 69069 e 71365.

Il generatore di numeri casuali che utilizza i dati dall'esempio 2 emetterà numeri non ripetutori casuali con un periodo di 7 milioni.

Il metodo moltiplicativo per generare numeri pseudo-casuali è stato proposto da D. G. Lechmerom (D. H. Lehmer) nel 1949.

Controllo della qualità del generatore

La qualità del funzionamento dell'intero sistema e dell'accuratezza dei risultati dipende dalla qualità del lavoro di HSH. Pertanto, la sequenza casuale generata dalla quantità di GSH dovrebbe soddisfare un numero di criteri.

I controlli sono disponibili due tipi:

• controlla l'uniformità della distribuzione;
• controlla l'indipendenza statistica.

Controlli uniformi di distribuzione

1) HSH dovrebbe produrre vicino ai seguenti valori dei parametri statistici caratteristici di una legge accidentale uniforme:

2) test di frequenza

Il test di frequenza consente di scoprire quanti numeri sono entrati nell'intervallo (m. r. – σ r. ; m. r. + σ r.) cioè, (0,5 - 0,2887; 0,5 + 0.2887) o, in definitiva, (0,2113; 0,7887). Dal 0,7887 - 0.2113 \u003d 0,5774, concludiamo che circa il 57,7% di tutti i numeri casuali che cadono su questo intervallo dovrebbero essere inclusi in questo intervallo (vedere Fig. 22.9).

Si dovrebbe anche tenere presente che il numero di numeri nell'intervallo (0; 0.5) dovrebbe essere approssimativamente uguale al numero di numeri nell'intervallo (0,5; 1).

3) Controlla dal criterio "Chi-Square"

Il criterio "Chi-Square" (χ 2 -criteria) è uno dei criteri statistici più famosi; È il metodo principale utilizzato in combinazione con altri criteri. Il criterio "hee-square" è stato proposto nel 1900 da Karl Pearson. Il suo meraviglioso lavoro è considerato come fondamento delle moderne statistiche matematiche.

Per il nostro caso, il controllo del criterio di "Chi-Square" consentirà come abbiamo creato vero GSH è vicino allo standard di tutte le suole, cioè se soddisfa il requisito della distribuzione uniforme o meno.

Diagramma di frequenza riferimento GSH è presentato in FIG. 22.10. Poiché la legge della distribuzione del riferimento GSH è uniforme, quindi (teorica) probabilità p. iO. Trovare numeri B. iO. Intervallo (tutti questi intervalli k. ) Uguale p. iO. = 1/k. . E quindi in ciascuno di k. Gli intervalli si colpiranno liscio di p. iO. · N. Numeri ( N. - Numero totale di numeri generati).

Il vero GSH emetterà numeri distribuiti (e non necessariamente uniformemente!) k. Gli intervalli e in ogni intervallo cadranno n. iO. numeri (in totale n. 1 + n. 2 + ... + n. k. = N. ). Come determiniamo quanto bene il test sia buono e vicino al riferimento? È abbastanza logico considerare i quadrati delle differenze tra il numero di numeri n. iO. e "Riferimento" p. iO. · N. . Spostandoli e come risultato otteniamo:

χ 2 exp. \u003d ( n. 1 - p. uno · N.) 2 + (n. 2 - p. 2 · N.) 2 + ... + ( n. k. – p. k. · N.) 2 .

Da questa formula, ne consegue che più piccola è la differenza in ciascuno dei termini (e pertanto, e meno il valore di χ 2 exp.), Più forte è la legge della distribuzione dei numeri casuali generati dal reale GSH, è uniforme .

Nell'espressione precedente, ciascuno dei termini è attribuito allo stesso peso (pari a 1), che può effettivamente non corrispondere alla realtà; Pertanto, per le statistiche "hee-square" è necessario effettuare la normalizzazione di ciascuno iO. -Per la fondazione condividendola p. iO. · N. :

Infine, scriviamo l'espressione risultante più compatta e lo semplifica:

Abbiamo ottenuto il valore del criterio "Chi-Square" per sperimentale dati.

Nella scheda. 22.2 sono dati. teorico i valori di "chi-square" (χ 2 teorema.), Dove ν = N. - 1 è il numero di gradi di libertà, p. - Questa è una probabilità fidata impostata dall'utente, che indica quanto spazio deve soddisfare i requisiti della distribuzione uniforme, o p. — questa è la probabilità che il valore sperimentale di χ 2 exp. Ci sarà meno al teorema teorico (teorico) χ 2. o uguale a lui.

Crede accettabili p. dal 10% al 90%.

Se χ 2 exp. Molti altri χ 2 teorema. (cioè p. - Grande), quindi il generatore non soddisfa il requisito della distribuzione uniforme, dal momento che i valori osservati n. iO. troppo lontano vai via dal teorico p. iO. · N. e non può essere considerato casuale. In altre parole, un intervallo di confidenza così grande è stabilito che le restrizioni sui numeri diventano molto non elementi di fissaggio, i requisiti per i numeri sono deboli. Questo sarà osservato un errore assoluto molto grande.

Sì, D. Knut nel suo libro "L'arte della programmazione" ha notato che c'è χ 2 exp. Poco, in generale, non è buono, anche se sembra, a prima vista, è notevolmente dal punto di vista dell'uniformità. Infatti, prendere una serie di numeri 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, ... - Sono ideali dal punto di vista di uniformità e χ 2 exp. Sarà praticamente zero, ma difficilmente puoi riconoscerli a caso.

Se χ 2 exp. Molti meno di χ 2 teori. (cioè p. - Poco piccolo), quindi il generatore non soddisfa il requisito della distribuzione uniforme casuale, dal momento che i valori osservati n. iO. Troppo vicino al teorico p. iO. · N. e non può essere considerato casuale.

Ma se χ 2 exp. Si trova in una certa gamma, tra due valori di χ 2 teore. che corrispondono, per esempio, p. \u003d 25% e p. \u003d 50%, quindi possiamo supporre che i valori dei numeri casuali generati dal sensore siano piuttosto casuali.

Inoltre, è necessario tenere a mente che tutti i valori p. iO. · N. Deve essere abbastanza grande, ad esempio più di 5 (chiarito da empiricamente). Solo allora (con un campione statistico abbastanza grande), le condizioni per condurre l'esperimento possono essere considerate soddisfacenti.

Quindi, la procedura di verifica ha il seguente modulo.

Assegni per l'indipendenza statistica

1) Controllo della frequenza dei numeri di aspetto nella sequenza

Considera un esempio. Il numero casuale 0.2463389991 è costituito da cifre 2463389999, e il numero 0.5467766618 è costituito da numeri 5467766618. Collegamento di una sequenza di numeri, abbiamo: 24633899915467766618.

È chiaro che la probabilità teorica p. iO. Cadere iO. I numeri (da 0 a 9) sono 0.1.

2) Controllo dell'emergenza della serie dalle stesse cifre

Dentare entro n. L. Numero di episodi dello stesso in un numero di lunghezza della riga L. . È necessario controllare tutto L. da 1 a. m. dove m. - Questo è un numero specificato dall'utente: il numero massimo di numeri identici nella serie.

Nell'esempio "246338999154677766618" ha trovato 2 serie di 2 (33 e 77), cioè. n. 2 \u003d serie 2 e 2 Lunghezza 3 (999 e 666), cioè n. 3 = 2 .

La probabilità dell'aspetto di una serie di lunghezza in L. uguale a: p. L. \u003d 9 · 10 - L. (Teorico). Cioè, la probabilità dell'aspetto di una serie di lunghezza in un carattere è uguale a: p. 1 \u003d 0.9 (teorico). La probabilità dell'aspetto di una serie di due caratteri a lungo è uguale a: p. 2 \u003d 0,09 (teorico). La probabilità dell'aspetto di una serie di tre caratteri è lunga: p. 3 \u003d 0,009 (teorico).

Ad esempio, la probabilità dell'aspetto di una serie di lunghezza in un carattere è uguale p. L. \u003d 0.9, poiché solo un carattere da 10 può soddisfare e tutti i caratteri 9 (zero non è considerato). E la probabilità che in fila soddisfi due simboli identici "xx" pari a 0,1 · 0,1 · 9, cioè la probabilità di 0.1 che il simbolo "X" appare nella prima posizione, è moltiplicato per la probabilità di 0.1 Lo stesso simbolo appare nella seconda posizione "X" e moltiplicato per il numero di tali combinazioni 9.

La frequenza della serie è calcolata dalla formula precedentemente smontata della formula "chi-square" utilizzando valori p. L. .

Nota: il generatore può essere controllato più volte, ma i controlli non hanno proprietà di completezza e non assicurano che il generatore visualizza i numeri casuali. Ad esempio, un generatore che emette una sequenza 12345678912345 ... quando il controllo sarà considerato ideale, che ovviamente non è così.

In conclusione, notiamo che il terzo capo del Libro di Donald E. Knuta "L'arte della programmazione" (Volume 2) è pienamente dedicata allo studio dei numeri casuali. Studia vari metodi per generare numeri casuali, criteri statistici per caso, nonché la trasformazione dei numeri casuali distribuiti uniformemente ad altri tipi di variabili casuali. La presentazione di questo materiale è pagata più di duecento pagine.

L'eroratore dei numeri casuali per i biglietti della lotteria è fornito gratuitamente nel formato "così com'è" ("come è"). Lo sviluppatore non ha alcuna responsabilità per la perdita materiale e intangibile degli utenti di script. Puoi usare questo servizio a proprio rischio. Tuttavia, cosa, e il rischio che non prendi esattamente :-).

Numeri casuali per i biglietti della lotteria online

Questo software (GPSF sul JS) è un generatore di numeri pseudo-casuali implementato da funzionalità del linguaggio di programmazione JavaScript. Il generatore emette una distribuzione uniforme dei numeri casuali.

Ciò consente di sposare il cuneo del cuneo sull'HSH con una distribuzione uniforme dalla società della lotteria per rispondere ai numeri casuali con una distribuzione uniforme. Questo approccio elimina la soggettività del giocatore, poiché le persone hanno determinate preferenze nella scelta dei numeri e dei numeri (i compleanni dei parenti, delle date memorabili, degli anni, ecc.), Che influenzano manualmente la selezione dei numeri.

Lo strumento gratuito aiuta i giocatori a raccogliere numeri casuali per le lotterie. Nello script del generatore casuale, vi è un insieme di modalità pre-confinate per Gosloto 5 di 36, 6 di 45, 7 di 49, 4 di 20, Sportlio 6 del 49. È possibile selezionare la modalità di generazione dei numeri casuali con impostazioni gratuite per altre opzioni della lotteria.

Previsioni che vincono la lotteria

Il generatore di numeri casuali con una distribuzione uniforme può servire come oroscopo sulla lotteria, tuttavia, la probabilità che le previsioni saranno sollevate dal basso. Ma ancora, l'uso di un generatore di numeri casuali ha una buona probabilità di vincere rispetto a molte altre strategie di gioco della lotteria e ti libera anche dal mucchio di una complessa scelta di numeri e combinazioni felici. Da parte nostra, non ti consiglio di soccombere alla tentazione e comprare previsioni a pagamento, è meglio spendere questi soldi sul libro di testo sui combinatorici. Da esso puoi imparare molte cose interessanti, ad esempio, la probabilità di vincere Jack-POTA a Gosloto 5 di 36 sociorati 1 per 376 992 . E la probabilità di ottenere un premio minimo, indovinando 2 numeri, è 1 per 8 . Le stesse probabilità delle vincite hanno una previsione basata sul nostro GSH.

Su Internet ci sono richieste per numeri casuali per la lotteria, tenendo conto delle passate edizioni. Ma a condizione che la lotteria utilizzi l'HSH con una distribuzione uniforme e la probabilità di cadere da una particolare combinazione non dipende dalla circolazione alla circolazione, quindi cercando di tenere conto dei risultati delle cancellazioni passate senza senso. E questo è abbastanza logico, poiché le società della lotteria non sono vantaggiose per i partecipanti ad aumentare la probabilità dei loro metodi semplici vincenti.

Ci sono spesso conversazioni che gli organizzatori delle lotterie sono affascinati dai risultati. Ma infatti, non vi è alcun punto in questo, anche, al contrario, se le società della lotteria avessero influenzato i risultati della lotteria, sarebbe possibile trovare una strategia vincente, ma fino a quando non è stato possibile a nessuno. Pertanto, gli arrangianti delle lotterie sono semplicemente molto redditizi che le palle cadono con una probabilità uniforme. A proposito, il ritorno stimato della lotteria 5 di 36 è del 34,7%. Pertanto, una società della lotteria rimane il 65,3% delle entrate dalla vendita di biglietti, alcuni dei fondi (di solito la metà) vengono detratti alla formazione di Jack Pot, il resto del denaro va a spese organizzative, pubblicità e profitto netto della società . Statistiche sulle risorse Questi numeri confermano perfettamente.

Da qui la conclusione - non comprare previsioni prive di significato, usa il generatore gratuito dei numeri casuali, prenditi cura dei tuoi nervi. Lascia che i nostri numeri casuali diventino numeri felici per te. Buon umore e una buona giornata!

Il generatore online inviato di numeri casuali funziona sulla base dei numeri pseudo-casuali integrati nel JavaScript con una distribuzione uniforme. Vengono generati da numeri interi. Per impostazione predefinita, 10 numeri casuali vengono visualizzati nell'intervallo di 100 ... 999, i numeri sono separati da spazi.

Impostazioni di base per i numeri casuali del generatore:

• Quantità di numeri
• Gamma di numeri
• Tipo di separatore
• Funzione di rimozione ripetuta on / off (numeri)

L'importo totale è formalmente limitato a 1000, il numero massimo è di 1 miliardo. Opzioni separate: spazio, virgola, punto e virgola.

Ora sai esattamente dove e come su Internet riceve una sequenza libera di numeri casuali in un dato intervallo.

Opzioni per l'utilizzo del generatore di numeri casuali

Il generatore di numeri casuali (HSH su JS con una distribuzione uniforme) è utile agli specialisti SMM e ai proprietari di gruppi e comunità sui social networks ISTAGRAM, Facebook, Vkontakte, compagni di classe per determinare i vincitori di lotterie, concorsi e premi.

Il generatore di numeri casuali consente il disegno dei premi tra un numero arbitrario di partecipanti con un determinato numero di vincitori. Le competizioni possono essere eseguite senza ripristini e commenti - tu stesso chiedi al numero di partecipanti e all'intervallo di generazione di numeri casuali. È possibile ottenere un set di numeri casuali online e può essere libero su questo sito e non è necessario inserire alcuna applicazione sul tuo smartphone o un programma su un computer.

Inoltre, il generatore di numeri casuali online può essere utilizzato per simulare una lanciatura delle monete o suonare le ossa. Ma tuttavia, abbiamo servizi specializzati separati per questi casi.