EXCEL中两数之间的随机函数,伪随机函数和伪随机生成器

1. EXCEL中两数之间的随机函数
2. 伪随机数怎么找规律
3. 如何算出伪随机数

EXCEL中两数之间的随机函数

伪随机方式产生，多数基于logistic模型。（混沌函数）模型公式为x(n+1)=u*x(n)*(1-x(n)), u属于[0,4],x属于(0,1)并且当u值大于3.7，函数的离散型越好。 当确定u值后，生成一个x初值，然后迭代下去即可得到一组随机序列。为了获取更好的离散性，一般迭代得到的前200个x可以舍去。

我大学期间粗略了解过这个函数，写了一篇文章可以参考

混沌序列 - WuRang

伪随机数怎么找规律

找到伪随机数规律的方法有：

　　1、直接法（Direct Method），根据分布函数的物理意义生成。缺点是仅适用于某些具有特殊分布的随机数，如二项式分布、泊松分布。

　　2、逆转法（Inversion Method），假设U服从[0，1]区间上的均匀分布，令X=F-1（U），则X的累计分布函数（CDF）为F。该方法原理简单、编程方便、适用性广。

　　3、接受拒绝法（Acceptance-Rejection Method）：假设希望生成的随机数的概率密度函数（PDF）为f，则首先找到一个PDF为g的随机数发生器与常数c，使得f（x）≤cg（x），然后根据接收拒绝算法求解。由于算法平均运算c次才能得到一个希望生成的随机数，因此c的取值必须尽可能小。显然，该算法的缺点是较难确定g与c。

无论如何，都应该知道种子，然后用这个种子得到一个伪随机序列，下一次，只要种子相同，就会得到相同的序列。不然，只能不停的让序列前进，直到得到希望的数字为止。

如何算出伪随机数

找到伪随机数规律的方法有：

　　1、直接法（Direct Method），根据分布函数的物理意义生成。缺点是仅适用于某些具有特殊分布的随机数，如二项式分布、泊松分布。

　　2、逆转法（Inversion Method），假设U服从[0，1]区间上的均匀分布，令X=F-1（U），则X的累计分布函数（CDF）为F。该方法原理简单、编程方便、适用性广。

　　3、接受拒绝法（Acceptance-Rejection Method）：假设希望生成的随机数的概率密度函数（PDF）为f，则首先找到一个PDF为g的随机数发生器与常数c，使得f（x）≤cg（x），然后根据接收拒绝算法求解。由于算法平均运算c次才能得到一个希望生成的随机数，因此c的取值必须尽可能小。显然，该算法的缺点是较难确定g与c。

伪随机数是通过某种确定性的算法产生的一系列数字，看起来具有随机性。通常使用伪随机数生成器来生成这些数字，该算法利用一个初始种子通过数学运算生成一系列数字。

要算出伪随机数，需要选择一个适当的种子和生成算法来产生数字序列，确保序列的统计特性类似于真正的随机数。

然而，伪随机数并不是真正的随机数，因此在某些情况下可能不适用于需要高度随机性的应用，例如密码学或模拟实验。

伪随机数是用确定性的算法计算出来自“[0,1]”均匀分布的随机数序列。伪随机数并不是真正的随机数，但具有类似于随机数的统计特征，如均匀性、独立性等。生成伪随机数的方法有：
直接法，根据分布函数的物理意义生成。
逆转法。
接受拒绝法。
以上信息仅供参考，建议查阅专业书籍或者咨询专业人士了解更多信息。

到此，以上就是小编对于伪随机函数和伪随机生成器的问题就介绍到这了，希望介绍的3点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。