Mersenne Twister随机数生成器-ITADN社区

Mersenne Twister随机数生成器

优质

Mersenne Twister是一种广泛使用的伪随机数生成算法，以其周期长、效率高和易于实现的特点，在统计模拟和科学计算中应用广泛。本段落介绍了利用Mersenne Twister算法生成随机数，并对其随机性进行了测试与分析。程序还包括了界面显示功能。各个文件的功能如下： - `initGenerator.m`：初始化函数，用于设定随机序列的长度及初始值。 - `generateNum.m`: 当索引为0时调用此函数，创建一个624维的移位寄存器数组。 - `extractNum.m`: 根据当前索引选择数组中的数生成随机数，并更新索引值。 - `main.m`：主函数，接收种子(seed)和产生数量(total)，输出结果及随机性测试的结果。 - `mymy.m` 和 `mymy.fig`: 用于界面显示的部分，通过用户界面向程序传递seed和total的值并调用main函数，在相应的框中展示生成的随机数。

Verilog-Mersenne：基于Verilog的Mersenne Twister伪随机数生成器实现

优质

Verilog-Mersenne是一款基于Verilog硬件描述语言开发的高效伪随机数生成器，采用Mersenne Twister算法，适用于FPGA和ASIC设计中的高质量随机数需求。 Verilog Mersenne Twister自述文件有关更多信息和更新如下：这是一个Mersenne Twister伪随机数生成器的实现，使用MyHDL测试平台并以Verilog编写。主要代码位于rtl子目录中。32位和64位版本分别完全包含在axis_mt19937.v和axis_mt19937_64.v文件内。 axis_mt19937模块实现了32位mt19937ar算法，而axis_mt19937_64则实现64位的mt19937-64算法。两者的唯一接口差异在于AXI流接口宽度的不同。初始化完成后，两个内核都可以在每个时钟周期输出数据。AXI流接口是一种标准并行总线，其中tdata信号承载着数据输出，并由tvalid和踩踏信号执行握手操作。当断言tvalid时，表示tdata上的数据有效，并一直保持到被接收为止。

mersenne-twister-predictor: 使用前624个生成数预测MT19937 PRNG（Python标准库相关）

优质

Mersenne-Twister-Predictor是一个利用前624个随机数预测Mersenne Twister (MT19937)伪随机数生成器未来输出的Python工具，适用于研究和测试目的。 Mersenne Twister 预测器可以根据前624个生成的数字来预测MT19937伪随机数生成器（PRNG）。Python标准库中的“random”模块有一个专门化版本，可以通过以下命令安装： ```shell pip install mersenne-twister-predictor ``` 作为库使用时，它具有CPython标准`random`模块的特殊功能。可以尝试下面的一个示例代码片段： ```python import random from mt19937predictor import MT19937Predictor predictor = MT19937Predictor() for _ in range(624): x = random.getrandbits(32) predictor.setrandbits(x, 32) assert random.getrandbits(32) == predictor.predict_random() ```

Java-随机数生成器

优质

Java-随机数生成器简介：介绍如何在Java编程语言中使用内置类库来创建和操作随机数。包括Random类的基本用法及应用场景。 Java 中生成随机数有三种方法：一是使用 `Math.random()` 方法；二是利用 `System.currentTimeMillis()` 获取当前时间的毫秒值；三是采用 `Random` 类。第一种常用的方法是通过调用 `Math.random()` 来获取0到1之间的一个双精度浮点型小数，然后可以将其转换为整数值。例如：可以通过 `Math.random()` 方法直接生成一个 0 到 1 之间的16位小数，并使用强制类型转换成整数来获得所需的随机数字。第二种方法是通过 `System.currentTimeMillis()` 获取当前时间的毫秒值，这种方法实际上提供了一个基于时间的时间戳函数，可以用来生成随机数值。

不用Math.random的方法生成随机数（随机数生成器）

优质

本文章介绍了一种不依赖于Math.random方法实现随机数生成的技术方案，提供了一个新颖的随机数生成器的设计思路和具体实现。现代计算机运行速度快，在主线程等待一定毫秒数期间，其他线程会执行`run`方法中的`while`循环，并且通常会执行数十万次。因此，不调用`Math.random()`方法也可以产生随机数。

Mickey伪随机数生成器

优质

Mickey伪随机数生成器是一款高效、轻量级的密码学安全伪随机数生成工具，特别适用于资源受限的嵌入式系统和物联网设备。 Mickey伪随机数发生器的编写可以在Code::Blocks环境中完成。

MT19937 伪随机数生成器

优质

MT19937是一种广泛使用的伪随机数生成算法，以其高质量的随机性、长周期和快速性著称，在统计模拟和加密等领域应用广泛。著名的MT19937伪随机数发生器的C源码被广泛使用。这段代码实现了Mersenne Twister算法，能够生成高质量的伪随机数序列。

CTR_DRBG伪随机数生成器

优质

CTR_DRBG是一种基于密码学的伪随机数生成器，作为NIST标准的一部分，用于安全系统中产生高质量的加密密钥和随机数据。 CTR_DRBG（Counter Deterministic Random Bit Generator）是NIST（美国国家标准与技术研究所）在SP 800-90A标准中定义的一种伪随机数生成器（PRNG）。它基于块密码操作模式中的计数器（CTR）模式，通过加密一个递增的计数器值来产生随机性。在这个实例中，我们专注于使用mbed TLS库中的CTR_DRBG实现，该库是一个广泛使用的开源加密库，适用于各种嵌入式和服务器端应用。 1. **CTR模式**： CTR模式是一种流密码模式，将块密码转换为流密码。在CTR模式下，明文和密文都是通过将块密码作用于一个可变的初始向量（IV）生成的序列来处理的。每次加密时，IV都会递增，确保了即使相同的明文在不同的加密过程中也会产生不同的密文。 2. **DRBG（Deterministic Random Bit Generator）**： DRBG是一种根据确定性算法生成伪随机数的机制。NIST SP 800-90A标准定义了三种DRBG类型：CTR、HMAC和Hash。CTR_DRBG使用CTR模式的块密码作为核心，结合一个熵源（如系统随机数生成器）来提供随机性。 3. **mbed TLS库**： mbed TLS是一个轻量级的SSL/TLS协议实现，包括加密算法、哈希函数和伪随机数生成器。这个库广泛应用于物联网设备、移动应用和嵌入式系统，因为它具有小体积、高效且易于集成的特点。 4. **CTR_DRBG实现**：在mbed TLS中，CTR_DRBG实现了NIST SP 800-90A标准的CTR模式DRBG。使用时，首先需要初始化，通常需要提供熵输入和个人化字符串（可选），这些可以增加生成随机数的不可预测性。初始化后，可以调用生成函数获取所需的伪随机字节。 5. **VS2015集成**： Visual Studio 2015是一个流行的Windows开发环境，支持C++编程。将mbed TLS库集成到VS2015项目中需要配置包含路径、链接库以及可能的编译选项。然后可以编写代码利用mbed TLS的CTR_DRBG功能。 6. **代码示例**：初始化CTR_DRBG可能如下所示： ```cpp mbedtls_ctr_drbg_context drbg; mbedtls_ctr_drbg_seed(&drbg, mbedtls_entropy_func, &entropy, (const unsigned char *) my personalization string, strlen(my personalization string)); ``` 生成伪随机字节： ```cpp unsigned char buf[100]; mbedtls_ctr_drbg_random(&drbg, buf, sizeof(buf)); ``` 记住，每次使用后需要清理资源： ```cpp mbedtls_ctr_drbg_free(&drbg); ``` 7. **安全性和性能**： CTR_DRBG的安全性依赖于其使用的块密码和熵源的质量。正确配置和使用时，它可以提供强大的随机性，适合用于密钥生成、会话标识等安全敏感的应用场景。在性能方面，由于CTR模式的并行特性，CTR_DRBG通常能提供良好的速度。这个实例中的压缩包文件可能包含了使用VS2015和mbed TLS实现CTR_DRBG的源代码，可以作为一个学习和参考的起点，帮助理解如何在实际项目中集成和使用这种随机数生成器。通过研究代码，可以深入了解CTR模式和mbed TLS库的内部工作原理，以及如何在C++环境中进行安全的随机数生成。

五种随机数生成器-C++与MATLAB代码(1)_随机生成器_

优质

本文介绍了五种不同的随机数生成算法，并提供了相应的C++和MATLAB实现代码，帮助读者理解和应用这些基本但重要的随机数生成技术。在编程与科学计算领域里，随机数生成是至关重要的环节，在模拟、统计分析及机器学习等方面尤为突出。本资源提供了五种不同的随机数发生器实现方式，并用C++和MATLAB两种语言编写。 1. **平方取中法（Midpoint Square Method）** 平方取中法是一种简单但精度较低的随机数生成方法，基于大整数平方后截取中间部分作为新的随机数值。这种算法产生的序列通常分布不均匀，适用于对随机性要求不是非常高的场景。 2. **乘积取中法（Multiplicative Congruential Method）** 该方法是线性同余发生器的一种形式，是最常见的伪随机数生成方式之一。其核心公式为`Xn+1 = (a * Xn + c) mod m`，其中`a`, `c`, `m`为预设常量值，而`Xn`和`Xn+1`分别代表前一次及本次产生的随机数值。选取恰当的参数组合可以显著提高生成序列的质量。 3. **Mersenne Twister** Mersenne Twister是一种高性能伪随机数发生器，以其超长周期（2^19937-1）和优异统计特性著称。该算法由Matsumoto与Nishimura于1997年提出，几乎消除了线性复杂度的问题，在各类软件中得到广泛应用。 4. **ISAAC (Indirection, Shift, Add, XOR, and Count)** ISAAC是一种兼顾速度和质量的加密强度伪随机数发生器。它通过一系列位操作（如移位、异或及加法）生成高质量的随机序列，适用于需要大量高效且安全随机数的应用场景。 5. **PCG (Permuted Congruential Generator)** PCG结合了乘积取中法的简单性和Mersenne Twister的强大性能。通过精心设计的线性变换和周期调整机制，能够提供优秀的随机性质与快速生成速度。在C++语言环境下，标准库``提供了多种内置随机数发生器选项（如`std::default_random_engine`, `std::mt19937`)；而在MATLAB中，则可以通过使用内置函数(`rand, randn)`或自定义实现来满足不同的需求。掌握这些随机数生成器的原理与应用方法，对于编写高效且可靠的模拟程序及进行数据分析非常重要。通过比较不同算法在性能和随机性上的表现，可以帮助我们根据实际应用场景选择最合适的工具。提供的代码示例展示了如何使用C++和MATLAB分别实现上述算法，这对于学习和实践随机数生成技术非常有帮助。

是否确定退出登录?

Mersenne Twister随机数生成器

全部评论 (0)