ランダム

乱数の作成

プロセスやシステムがランダムに見える方法はいくつかあります。

1. 環境から来るランダム性（例えば、ブラウン運動などがそうですが、ハードウェアの乱数発生器もそうです）。
2. スタート条件から来るランダム性。この側面はカオス理論で研究されています。これは、スタート時の条件の違いに大きく依存するシステムで観察されます。パチンコやサイコロなどがその例です。
3. システム自体が生成するランダム性のこと。これは擬似乱数とも呼ばれ、擬似乱数発生器で使われる種類のものです。擬似乱数を生成するためのアルゴリズム（演算器やセルオートマトンをベースにしたもの）は数多く存在する。このようなシステムの挙動は、乱数種とアルゴリズムが分かれば、予測することができます。これらの方法は、環境から「真の」ランダム性を得るよりも迅速である。

乱数には多くの用途があります。その必要性から、多かれ少なかれランダム（疑似ランダム）なデータを生成する方法が開発されてきました。これらの方法は、どのように予測不可能な（統計的にランダムな）乱数であるか、どのように迅速に乱数を生成することができるかによって異なります。

十分に乱数を大量に生成する計算乱数発生器がある。それ以前は、表は疑似乱数表として公開されていました。

コンピュータが乱数のように見えるものを作る方法は2つあります。

• 乱数を作るためのアルゴリズムには様々なものがあります。これにより、例えば生成された数値の分布など、ランダム性のある側面をモデル化することが可能になります。しかし、このような方法で生成された数値は、常にパターンに従います。そのうちの1つ、またはいくつかが与えられると、コンピュータは次の乱数を計算することができます。そのため、このような数値は疑似乱数と呼ばれています。
• 真の乱数は、非決定論的な実験を観察することで生成される。そして、実験の結果に基づいて数値が計算されます。例としては、コンピュータにガイガーカウンターを接続して、数値を生成することが考えられます。

ルーレット中のボールは始動条件に非常に敏感に反応して挙動を変化させるため、ランダム性の発生源として利用することができる。

暗号学の分野では

暗号化のための鍵は、安全性を確保するためにランダムでなければなりません。欠陥のある乱数発生器による鍵の生成が、暗号解析の成功につながることがあります。

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