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冯诺依曼.zip_01随机数处理_neumann;冯诺依曼;随机数生成

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简介:
本资料探讨了由冯·诺伊曼提出的早期随机数生成算法。内容涵盖了数学巨匠冯·诺伊曼在计算科学领域的贡献,特别关注他在随机数处理上的创新思路和方法。 在使用冯诺依曼方法处理随机数的过程中,需要移除一大部分非随机的序列;00和11不输出,01输出为1,10输出为0。

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  • .zip_01_neumann
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    本资料探讨了由冯·诺伊曼提出的早期随机数生成算法。内容涵盖了数学巨匠冯·诺伊曼在计算科学领域的贡献,特别关注他在随机数处理上的创新思路和方法。 在使用冯诺依曼方法处理随机数的过程中,需要移除一大部分非随机的序列;00和11不输出,01输出为1,10输出为0。
  • 架构计算CPU模拟器.c
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    冯诺依曼架构计算机CPU模拟器.c是一款基于C语言编写的软件,用于模拟冯·诺伊曼体系结构的中央处理器。该程序能够帮助用户深入理解经典计算机硬件的工作原理和操作流程,并提供一个交互式的实验平台以探索不同的指令集和数据处理方式。 冯诺依曼式计算机CPU模拟器的C语言实现代码文件名为冯诺依曼式计算机CPU模拟器.c。
  • 用Verilog语言设计架构的CPU
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    本项目采用Verilog硬件描述语言设计基于冯·诺伊曼架构的中央处理器(CPU),实现指令集架构的基础功能。 使用Verilog设计一个冯诺依曼结构的CPU,实现以下4条指令: 1. addi:(rd) <- (rs) + imm 2. lw:(rd) <- memory((rs) + imm) 3. sw:memory((rd) + imm) <- (rs) 4. add:(rd) <- (rd) +(rs) CPU包含以下模块: - 存储器Memory - 时序信号产生模块CLOCK - 取指令模块IFU - 通用寄存器GR - ALU(算术逻辑单元) - 控制器controller 实验报告应包括设计思路描述、程序代码说明以及模拟图及分析。
  • VNMSIM:·架构模拟器
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    VNMSIM是一款专注于冯·诺伊曼计算机体系结构的教学与研究工具,它能够精确地模拟经典计算模型的运行环境,帮助用户深入理解程序执行流程和硬件工作原理。 冯·诺依曼机器模拟器使用JavaScript编写了一个Von Neumann机器的仿真器。该工具主要采用Pug(之前名为Jade)、Sass、AngularJS以及CodeMirror构建而成,旨在为学生与教师提供研究冯·诺伊曼架构工作原理的学习材料和解决方案。 自2021年1月以来,一个基于Electron的新版本已被迁移到“dev”分支中进行开发。关于如何使用此模拟器的指南可以从其页面顶部的信息菜单获取。对于在线版用户来说,如果已经安装了Git,则可以通过执行以下命令来克隆代码库: ``` git clone https://github.com/lorenzoganni/vnmsim.git ``` 进入vnmsim目录并运行npm install以安装所需的NodeJS依赖项。 此外还需要Gulp和Express进行编译。
  • 的量子力学学基础
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    《诺依曼的量子力学数学基础》探讨了约翰·冯·诺依曼对量子力学数学表述的开创性贡献,详细解析了他的算子理论如何成为现代物理学的重要基石。 量子力学的数学基础是构建这一理论体系的关键部分。它涉及到一系列复杂的数学工具和概念,包括但不限于线性代数、希尔伯特空间以及复分析等。这些数学框架为描述微观粒子的行为提供了精确的语言,并且使得预测实验结果成为可能。 此外,波函数的概念在其中占据核心地位;它是用来表示量子系统状态的数学对象。薛定谔方程则是描述波函数随时间演化的基础性方程式之一,在理解原子结构和分子行为等方面具有至关重要的作用。 总之,掌握好这些数学工具对于深入学习与应用量子力学至关重要。
  • ·的著名报告《EDVAC的第一草案》
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    《EDVAC的第一草案》是冯·诺伊曼于1945年撰写的关于电子数字计算机设计的重要文献,详细阐述了存储程序概念,对现代计算机架构发展影响深远。 冯·诺伊曼著名的《EDVAC报告初稿》(First Draft of a Report on the EDVAC)是一份重要的文献。
  • 0-999_quartus_vhdl_电路设计_器_
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    本项目基于Quartus平台采用VHDL语言设计实现了一个能够产生0至999间均匀分布随机数的硬件电路,适用于各类需要随机性输入的应用场景。 设计并实现一个随机数生成电路,该电路每2秒随机生成一个0到999之间的数字,并在数码管上显示这个随机数。此外,系统需要配备一个复位键,当按下此键时,数码管会先显示“000”,然后在两秒钟后重新开始每隔两秒生成并显示新的随机数。
  • MATLAB
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    简介:本文介绍了如何使用MATLAB软件生成各种类型的随机数,包括均匀分布和正态分布等,并提供了相应的代码示例。 Matlab生成随机数的源代码已经经过测试并且可用。
  • ADC
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    ADC生成随机数介绍了一种利用模拟数字转换器(ADC)来产生高质量随机数的方法。这种方法通过捕捉硬件内部噪声实现随机性,广泛应用于安全加密和概率算法中。 利用STM32的ADC的一个悬空输入引脚来产生随机数。
  • STM32
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    本文章详细介绍如何在STM32微控制器上实现生成高质量随机数的功能,并探讨其应用场合及注意事项。 STM32是一款基于ARM Cortex-M内核的微控制器,在嵌入式系统设计中有广泛应用。在安全通信、数据加密、游戏或模拟真实世界行为等领域中,生成随机数的需求很常见。对于STM32来说,主要有两种方法可以实现这一需求:硬件随机数生成器(HRNG)和软件随机数生成器(SRNG)。 ### 1. 硬件随机数生成器(HRNG) 部分型号的STM32如STM32H7系列和STM32L4系列集成了硬件随机数生成器。这种设备通常基于物理过程,比如电路中的噪声或射频干扰等不可预测的现象来产生真正的随机数。使用HRNG的具体步骤包括: 1. 确认所使用的芯片支持HRNG功能。 2. 配置RNG的时钟,并激活相关的控制位。 3. 使用HAL_RNG_Init()函数初始化硬件设备。 4. 通过调用HAL_RNG_GenerateRandomNumber()获取随机数。 ### 2. 软件随机数生成器(SRNG) 对于不提供HRNG功能的STM32型号,可以采用软件方法来实现。常见的算法包括线性同余法、Mersenne Twister等。例如,可以通过系统计时器或中断事件提供的数据作为随机种子。 1. 选择一种合适的随机数生成算法。 2. 初始化一个不可预测的数据源作为种子。 3. 根据所选的算法逻辑实现代码,并不断更新以产生新的随机数。 ### 示例代码 以下是一个使用STM32 HAL库通过HRNG获取随机数的简单示例: ```c #include stm32h7xx_hal.h void RNG_Init(void) { RNG_HandleTypeDef rngHandle; rngHandle.Instance = RNG; rngHandle.Init.ClockSource = RNG_CLOCKSOURCE_HSE; if (HAL_RNG_Init(&rngHandle) != HAL_OK) Error_Handler(); } uint32_t GetRandomNumber(void) { uint32_t randomNumber; if (HAL_RNG_GenerateRandomNumber(&rngHandle, &randomNumber) != HAL_OK) Error_Handler(); return randomNumber; } ``` ### 4. 随机数的质量与安全性 在使用随机数时,特别是对于安全应用而言,确保其具有足够的不可预测性是非常重要的。HRNG由于基于物理过程,通常能提供高质量的随机性;而SRNG则需要定期更新种子以保证随机性的质量。 ### 应用场景 STM32生成的随机数可用于: - 加密算法中的密钥生成。 - 无线通信中选择信道,避免干扰。 - 设备初始化时分配地址等任务。 - 游戏开发中模拟各种随机事件。 总结来说,不论是通过硬件还是软件方式,STM32都能实现有效的随机数生成功能,并且能满足不同应用场景的需求。理解和掌握这两种方法能够帮助你在项目设计过程中添加更多的安全性和灵活性。