Qualsiasi numero da 1 a 15. Generatore di numeri casuali Excel nelle funzioni e analisi dei dati
Descrizione del generatore
Il nostro generatore online gratuito è progettato per generare numeri interi casuali. Può essere facilmente utilizzato, ad esempio, per determinare il numero vincente della tua lotteria, il vincitore del pareggio o della concorrenza.
Il numero di numeri generati simultaneamente: da 1 a 999. Per impostazione predefinita, viene generato un numero.
Gamma di numeri disponibili: da 1 a 99 999 999 compreso. In questo caso, il valore finale della gamma deve essere maggiore del valore iniziale. Per impostazione predefinita, un intervallo da 1 a 100 viene utilizzato per generare un numero casuale.
I numeri generati possono essere ordinati: casualmente (per impostazione predefinita), discendente, oltre che ascendente.
Quando i numeri vengono visualizzati nel blocco dei risultati, è possibile utilizzare separatori: spazio (predefinito), comma, nonché una combinazione "virgola + spazio".
Quando si generano diversi numeri possono apparire lo stesso. Per impostazione predefinita, i dub vengono rimossi. Se fai la presenza degli stessi numeri, quindi rimuovi semplicemente l'uccello nel campo "Numeri di ripetizione".
Inoltre, il generatore consente di copiare il risultato negli Appunti. Per fare ciò, utilizzare il pulsante "Copia", il risultato verrà automaticamente posizionato negli Appunti.
Se è necessario restituire i valori di tutti i campi allo stato originale, fare clic sul pulsante "Reset".
Alcune parole sul caso
Non importa quanto sorprende per una persona ordinaria, ma i numeri casuali svolgono un ruolo molto importante in varie aree dell'attività umana, in cui sono necessarie sequenze di numeri casuali, che nessuno può prevedere. Gli esempi più famosi possono servire come una lotteria o un casinò online. Dopotutto, se tali sequenze non sono piuttosto casuali e qualcuno può rintracciare l'ordine in loro, sarà tranquillamente in grado di applicare queste conoscenze nei suoi interessi. Così nel 1873, l'ingegnere britannico Joseph Jagger, insieme a sei dei suoi assistenti, andò al casinò e cominciò a scrivere i numeri sulle roulette. Immagina, ma ha scoperto che su una delle roulette alcuni numeri abbandonano notevolmente più spesso, cioè. non sono così casuali! Poi ha iniziato a mettere soldi per questi numeri. E sebbene i proprietari del casinò sospettassero qualcosa di sbagliato e cercarono in qualche modo correggere la situazione, riorganizzava i tavoli da un posto all'altro - non li ha aiuti. Jagger ha vinto il totale di circa $ 5 milioni nel corso moderno.
Abbiamo bisogno di numeri casuali nella crittografia, ad esempio, per crittografare il traffico di rete o le transazioni bancarie. Se le sequenze generate di numeri casuali avranno modelli facilmente rilevabili, gli attaccanti saranno in grado di intercettare il traffico in uscita e danneggiare il computer dell'utente o rapire i suoi dati riservati.
Inoltre, i numeri casuali sono utilizzati in varie aree scientifiche e di ingegneria per la simulazione del computer di reali processi naturali, in statistiche, che è fondata da soli al caso, in vari giochi d'azzardo (non solo perché la roulette richiede incidenti), ecc.
Come puoi vedere, l'incidente è richiesto. Ma è facile ottenere sequenze casuali di alta qualità di numeri o simboli? Immediatamente, diciamo che la creazione di un tale generatore è teoricamente possibile, ma è molto difficile farlo in pratica. Questo è il motivo per cui i numeri ottenuti da vari algoritmi matematici sono chiamati pseudo-casuali. Ci sono molte varietà di generatori dei numeri di primo grado che utilizzano gli algoritmi più complessi, ma non sono ancora idealmente casuali. Tuttavia, maggiore è il numero di diverse condizioni iniziali impedire che la predizione di ciascun numero successivo di sequenze, sia utilizzata nel generatore, più è affidabile.
Allora, dove si verificano ancora eventi davvero casuali? Al momento, la scienza ritiene che gli eventi della meccanica quantistica siano considerati casuali. Secondo il principio di incertezza Geisenberg, non possiamo misurare tutti i parametri necessari dell'oggetto quantico con una precisione arbitrariamente accurata. Con ciò, in linea di principio, non possiamo, e non perché non abbiamo capacità tecniche. E se è impossibile misurare tutti i parametri iniziali, significa che l'esito prossimale del processo non può essere previsto.
Pertanto, i generatori quantistici dovrebbero essere considerati i generatori più qualitativi dei numeri casuali, cioè. Coloro che usano processi quantici nel loro lavoro.
Abbiamo una sequenza di numeri costituiti da elementi praticamente indipendenti soggetti alla distribuzione specificata. Di regola, distribuzione uniforme.
Genera numeri casuali in Excel possono essere percorsi diversi e modi. Considera solo meglio di loro.
Funzione del numero casuale in Excel
- La funzione adesiva restituisce un numero reale distribuito uniformemente casuale. Sarà inferiore a 1, più o uguale a 0.
- Funzione Il permanente restituisce un numero intero casuale.
Considera il loro uso su esempi.
Campionamento dei numeri casuali usando ADHESI
Questa funzione degli argomenti non richiede (adesivo ()).
Per generare un numero reale casuale nell'intervallo da 1 a 5, ad esempio, applichiamo la seguente formula: \u003d adesivo () * (5-1) +1.
Il numero casuale di ritorno è distribuito uniformemente sull'intervallo.
Ogni volta che viene calcolato il foglio o quando il valore cambia, un nuovo numero casuale viene restituito in qualsiasi foglio. Se è necessario mantenere il set generato, è possibile sostituire la formula al suo valore.
- Clicca su una cella con un numero casuale.
- Nella stringa di formule, assegniamo la formula.
- Premere F9. E input.
Controlliamo la distribuzione uniforme dei numeri casuali dal primo campione utilizzando l'istogramma di distribuzione.
Gamma di valori verticali - Frequenza. Orizzontale - "tasche".
Funzione razionale
La sintassi della funzione è razionale - (limite inferiore, limite superiore). Il primo argomento dovrebbe essere inferiore al secondo. In caso contrario, la funzione fornirà un errore. Si presume che i confini siano numeri interi. La parte frazionata della formula viene scartata.
Un esempio di utilizzo della funzione:
Numeri casuali con una precisione di 0,1 e 0,01:
Come creare un generatore di numeri casuali in Excel
Faremo un generatore di numeri casuali con una generazione di valore da un intervallo specifico. Utilizzare la formula del modulo: \u003d indice (A1: A10; intero (adesivo () * 10) +1).
Faremo un generatore di numeri casuali nell'intervallo da 0 a 100 in incrementi di 10.
Dall'elenco dei valori del testo è necessario selezionare 2 casuali. Utilizzando la funzione di adrition, confrontiamo i valori di testo nell'intervallo A1: A7 con numeri casuali.
Utilizziamo la funzione come indice per selezionare due valori di testo casuali dall'elenco sorgente.
Per selezionare un valore casuale dall'elenco, applicare tale formula: \u003d indice (A1: A7, razionamento (1; Account (A1: A7)))).
Generatore di numeri casuali di distribuzione normale
Caratteristiche funzionali e numeri casuali permanenti con una singola distribuzione. Qualsiasi valore con la stessa quota di probabilità può entrare nel limite inferiore del range richiesto e in alto. Risulta una diffusione enorme dal valore target.
La distribuzione normale implica la posizione ravvicinata dei numeri più generati al bersaglio. Correggere la formula al razionale e creare una serie di dati con una distribuzione normale.
Il costo della merce x è 100 rubli. L'intero lotto prodotto è subordinato alla distribuzione normale. La variabile casuale obbedisce anche la distribuzione normale della probabilità.
In tali condizioni, il valore medio della gamma è di 100 rubli. Generare un array e costringiamo un grafico con una distribuzione normale con una deviazione standard di 1,5 rubli.
Utilizzare la funzione: \u003d NORMO (adesivo (); 100; 1.5).
Il programma Excel ha considerato quali valori sono nel campo della probabilità. Poiché la probabilità di produrre beni con il costo di 100 rubli è il massimo, la formula mostra i valori vicini a 100 più spesso del resto.
Ci rivolci alla costruzione del programma. Per prima cosa è necessario creare un tavolo con categorie. Per fare ciò, condividere un array per periodi:
Sulla base dei dati ottenuti, è possibile formare un diagramma con una distribuzione normale. L'asse VALORI è il numero di variabili nell'intervallo, i periodi dell'asse della categoria.
Per generare numeri casuali nell'intervallo richiesto è necessario, utilizzare il generatore di numeri casuali online. La presenza di un gran numero di opzioni ti consentirà di scegliere il numero desiderato di numeri casuali, nonché specificare il valore finale e iniziale.
Un'istruzione del generatore di numeri online (randomizer):
Il numero predefinito di numeri casuali viene prima introdotto per impostazione predefinita. Se si modificano le impostazioni dell'applicazione, è possibile generare simultaneamente fino a 250 numeri casuali. Per prima cosa è necessario impostare l'intervallo. Il valore massimo del numero è 9 999 999 999. Il generatore di numeri casuali consente di semplificare i numeri in ordine decrescente, ascendente o in ordine casuale.
Per visualizzare il risultato ottenuto, è possibile utilizzare diversi divisori: Punto con una virgola, virgola, nonché uno spazio. Inoltre, potrebbe apparire ripetizioni. Il doppiaggio permetterà di sbarazzarsi dell'opzione "esclusione rettifica". È inoltre possibile inviare un riferimento ai calcoli per il messaggero o l'e-mail, copiando il "riferimento al risultato".
I numeri ci circondano dalla nascita e svolgono un ruolo importante nella vita. Molte persone stesse sono associate ai numeri, qualcuno fa affidamento sulla fortuna, compilando i biglietti della lotteria e qualcuno dà loro un significato mistico. In un modo o nell'altro, a volte non possiamo fare a meno di approfittare di un tale programma come generatore di numeri casuali.
Ad esempio, è necessario organizzare disegni a premi tra gli abbonati del tuo gruppo. Scegli rapidamente e onestamente i vincitori e aiuterà il nostro generatore di numeri casuali online. Hai solo bisogno, ad esempio, per impostare il numero richiesto di numeri casuali (dal numero di premio-vincitori) e la gamma massima (dal numero di partecipanti, se sono assegnati numeri). Il montaggio in questo caso è completamente escluso.
Questo programma può anche fungere da generatore di numeri casuali per il Lotto. Ad esempio, hai comprato un biglietto e vuoi affidarti pienamente a caso e buona fortuna nella scelta dei numeri. Quindi i nostri numeri di randomizzatore ti aiuteranno a riempire il tuo biglietto della lotteria.
Come generare un numero casuale: istruzioni
Programma di numero casuale Funziona molto semplice. Non è nemmeno necessario caricarlo sul computer: tutto è fatto nella finestra del browser, dove questa pagina è aperta. La generazione di numeri casuali avviene in conformità con il numero specificato di numeri e il loro intervallo - da 0 a 999999999.
Per generare il numero online, è necessario:
- Seleziona l'intervallo in cui vuoi ottenere il risultato. Potresti voler tagliare il numero fino a 10 o, ad esempio, 10.000;
- Escludere la ripetizione - selezionando questo articolo, costringerà ** il randomizer dei numeri ** offrire solo combinazioni uniche all'interno di una certa gamma;
- Seleziona il numero di numeri - da 1 a 99999;
- Premere il pulsante "Genera numeri".
Non importa quanti numeri vorresti ottenere come risultato, l'alternatore darà immediatamente all'intero risultato e puoi vederlo su questa pagina, un campo foderato con numeri usando un mouse o un touchpad.
Ora puoi sfruttare i numeri finiti come ti serve. Dal campo con i numeri è possibile copiare il risultato da pubblicare in un gruppo o inviare per posta. E in modo che il risultato non provoca alcun dubbio, effettuare uno screenshot di questa pagina, su cui i parametri dei numeri del randomizer e dei risultati del programma saranno chiaramente visibili. È impossibile cambiare i numeri sul campo, quindi è esclusa la possibilità di viaggiatori. Speriamo che tu abbia aiutato il nostro sito web e il generatore di numeri casuali.
Ti sei mai chiesto come funziona Math.random? Cos'è un numero casuale e come funziona? E immagina una domanda sul colloquio: scrivi il tuo generatore di numeri casuali in una coppia di linee di codice. E così cos'è, possibilità ed è possibile prevederlo?
Sono molto affascinato da diversi puzzle e sfide e generatore di numeri casuali - uno di questi compiti. Di solito nei tuoi telegrammi, mi occupo di tutti i tipi di puzzle e diversi compiti da interviste. Il compito del generatore di numeri casuali ha acquisito grande popolarità e ho voluto perpetuarlo nel profondo di una delle autorevoli fonti di informazione - allora vuoi dire qui, su Habré.
Questo materiale sarà utile a tutti quei frontendars e nodo.js agli sviluppatori che sono sulla punta della tecnologia e vogliono entrare nel progetto Blockchain / Startup, dove vengono poste domande sulla sicurezza e la crittografia, almeno a livello di base, vengono poste anche dai frontieri.
Generatore di numeri Pseudo-casuale e generatore di numeri casuali
Per ottenere qualcosa di casuale, abbiamo bisogno di una fonte di entropia, una fonte di alcuni caos da cui useremo per generare possibilità.Questa fonte viene utilizzata per accumulare l'entropia con la successiva ricezione del valore iniziale (valore iniziale, seme) da esso, che è necessario per i generatori di numeri casuali (HSH) per formare numeri casuali.
Il generatore di numeri Pseudo-casuale utilizza l'unico valore iniziale, da cui segue la sua pseudocialità, mentre il generatore di numeri casuali forma sempre un numero casuale, avendo un numero all'inizio di una quantità casuale di alta qualità che viene presa da varie fonti di entropia .
L'entropia è un disordine di disordine. L'entropia dell'informazione è una misura di incertezza o imprevedibilità delle informazioni.Si scopre che per creare una sequenza pseudo-casuale abbiamo bisogno di un algoritmo che genererà una sequenza basata su una determinata formula. Ma una tale sequenza può essere prevista. Tuttavia, fantastiamo a fantasticare come potresti scrivere il tuo generatore di numeri casuali, se non avessimo math.random ()
GPSH ha un algoritmo che può essere riprodotto.
HSH è la ricezione dei numeri completamente da qualsiasi rumore, la capacità di calcolare che tende a zero. Allo stesso tempo, ci sono alcuni algoritmi nel GSH per allineare la distribuzione.
Veniamo con il tuo algoritmo GPSH
Il generatore di numeri Pseudo-casuale (GPSH, inglese Pseudorandom Number Generator, PRNG) è un algoritmo che genera la sequenza di numeri, gli elementi di cui sono quasi indipendenti l'uno dall'altro e sono soggetti a una determinata distribuzione (solitamente uniforme).Possiamo prendere la sequenza di alcuni numeri e prendere il modulo da loro. L'esempio più semplice che viene in mente. Dobbiamo pensare a quale sequenza prendere il modulo da cosa. Se semplicemente nella fronte da 0 a N e il modulo 2, verrà ottenuto il generatore 1 e 0:
Funzione * rand () (const n \u003d 100; const mod \u003d 2; lascia I \u003d 0; while (true) (rendimento I% mod; IF (I ++\u003e n) i \u003d 0;)) Sia io \u003d 0; Per (lascia x di rand ()) (se (i ++\u003e 100) break; console.log (x);)
Questa funzione genera sequenza americana 0101010101010101 ... ed è impossibile chiamarlo anche uno pseudo-casuale. In modo che il generatore sia casuale, dovrebbe prendere il test successivo. Ma non abbiamo un compito del genere. Ciononostante, anche senza test, possiamo prevedere la seguente sequenza, il che significa che un tale algoritmo nella fronte non è adatto, ma siamo nella giusta direzione.
E cosa succede se prendi qualche tipo di sequenza nota, ma non lineare, ad esempio, il numero PI. E come valore per il modulo, non prenderemo 2, ma qualcos'altro. Puoi persino pensare all'argomento del valore mutevole del modulo. La sequenza di numeri tra PI è considerata casuale. Il generatore può funzionare usando i numeri PI, a partire da un punto sconosciuto. Un esempio di tale algoritmo, con una sequenza di base PI e un modulo variabile:
Const Vector \u003d [... math.pi.tofixed (48) .replace (".", "")]; Funzione * rand () (per (lascia I \u003d 3; io<1000; i++) {
if (i > 99) I \u003d 2; Per (lascia n \u003d 0; n
Abbiamo ricevuto un generatore di numeri da 0 a 9, ma la distribuzione è molto irregolare e ogni volta che genererà la stessa sequenza.
Possiamo prendere un numero di PI e il tempo in una rappresentazione numerica e questo numero è considerato come una sequenza di numeri e in modo che ogni volta che la sequenza non si ripeterà, lo leggeremo dalla fine. Totale il nostro algoritmo del nostro GPSH sarà simile a questo:
Funzione * rand () (lascia newnumvector \u003d () \u003d\u003e [... (+ nuova data) + ""]. Reverse (); lasciare vettore \u003d newnumvector (); lascia I \u003d 2; while (true) (se (se se (i ++\u003e 99) i \u003d 2; lascia n \u003d -1; mentre (++ n< vector.length) yield (vector[n] % i);
vector = newNumVector();
}
}
// TEST:
let i = 0;
for (let x of rand()) {
if (i++ > 100) rompere; Console.log (x))
Questo è già simile al generatore di numeri pseudo-casuali. E la stessa matematica.random () è una GPSH, ne parleremo un po 'più tardi. Allo stesso tempo, ogni volta che il primo numero è ottenuto diverso.
In realtà, questi esempi ordinari possono essere intesi come funzionano i generatori di numeri casuali più complessi. E ci sono anche algoritmi pronti. Ad esempio, analizzeremo uno di loro - questo è un GPP congruente lineare (LCPRNG).
GPSH congruenti lineari
Il congrosso lineare GPSH (LCPRNG) è un metodo comune per generare numeri pseudo-casuali. Non ha una resistenza crittografica. Questo metodo è quello di calcolare i membri della sequenza ricorrente lineare in base al modulo di alcuni numeri naturali M come definito dalla formula. La sequenza risultante dipende dalla scelta del numero di partenza - I.e. Seme. Con diversi valori di seme, vengono ottenute varie sequenze di numeri casuali. Un esempio di questo algoritmo per JavaScript:Cost A \u003d 45; Cost C \u003d 21; Cost M \u003d 67; var seed \u003d 2; Const Rand \u003d () \u003d\u003e Seed \u003d (A * seed + c)% m; per (lascia che io \u003d 0; io<30; i++)
console.log(rand())
Molti linguaggi di programmazione utilizzano LCPRNG (ma non esattamente un tale algoritmo (!)).
Come menzionato sopra, tale sequenza può essere prevista. Allora perché abbiamo bisogno di una GPSH? Se parliamo della sicurezza, il GPSF è un problema. Se parliamo di altri compiti, queste proprietà possono riprodurre Plus. Ad esempio, per vari effetti e animazioni specialistici, la grafica potrebbe richiedere una frequente chiamata casuale. E qui la distribuzione di valori e prestazioni è importante! Gli algoritmi superuriali non possono vantare la velocità del lavoro.
Un'altra proprietà è la riproducibilità. Alcune implementazioni ti consentono di impostare sementi ed è molto utile se la sequenza deve essere ripetuta. La riproduzione è necessaria nelle prove, ad esempio. E molte altre altre cose esistono, per le quali il GSH sicuro non ha bisogno.
Come è disposta la math.random ()
Metodo di math.random () restituisce un numero pseudo-casuale di semicoli flottanti dalla gamma \u003d cripto.gettrandomvalues \u200b\u200b(nuovo UINT8Array (1)); Console.log (rvalue)
Ma, a differenza di GPsh Math.random (), questo metodo è molto intensivo di risorse. Il fatto è che questo generatore utilizza le chiamate di sistema sul sistema operativo per accedere alle fonti di entropia (indirizzo MAK, CPU, temperatura, ecc ...).