物理プロセスシミュレーションで乱数を生成することは可能ですか？

Question

物理プロセスシミュレーションによって乱数を生成することは可能ですか？

私がサイコロのサイコロをシミュレートした場合（つまり、ピックアップして手で振って、テーブルに放し、どちらの面が上になるかを記録する）、ランダムな実際に何も達成しない複雑なシミュレーションをしているだけでしょうか？

Answer 1

実際に何も達成しない複雑なシミュレーションがあります。

ランダム生成の異なる手段であなたが「ランダム」変数とシミュレートされた環境をシードない限り、すなわち（

に依存（同じ値を毎回返す、または既存のPRNGへの不必要な複雑さを追加する以外） ）、プロセスのすべてのステップが毎回同じ方法で行われるため、常に同じ値を返します。

は、基本擬似乱数生成器（PRNG）を使用していたと言う：

あなたのシミュレーションのみに使用していた他のPRNGのようにランダムになりますので、あなたにもちょうどずに、直接、他のPRNGを使用することができますすべての余分な仕事！ （実際には、あなたのシミュレーションは、よりもの出力が無作為なものになる以外は何もしません。

Answer 2

後で。

ランダム（または擬似ランダム）因子を注入しない限り、シミュレーションは毎回同じ結果を生成します。

Answer 3

疑似乱数ジェネレータを使用して、あなたの手の中でダイの周りをすべてシミュレートするので、疑似乱数になります。

Answer 4

はい、実際には何も達成しない複雑なシミュレーションがあります。

実際に実際の物理プロセスをシミュレートする理由は何ですか？

SOには乱数発生器に関する質問がたくさんあります。ここではいくつかある：

True random number generator

Do stateless random number generators exist?

What Type of Random Number Generator is Used in the Casino Gaming Industry?

Answer 5

があなたのアルゴリズムは、擬似乱数生成器となり、それはそれはランダムシードに取ると、潜在的に生成されますと言うことです非常にランダムに見える多数の文字列。

しかし、あなたのランダムな出力は、暗号やその他の目的に必要な品質になるという保証はありません。私はあなたの出力に望ましくない繰り返しパターンがあると思う傾向があります。そして、あまりにも多くの作業が問題の物理学に向かい、擬似乱数を生み出すには不十分であると思います。 （ほのぼのとした洗い流しには申し訳ありませんが、それは一言で言えば）効果的な疑似番号ジェネレータが存在し、シェルフの1つを使用します。

これは、あなた自身の目的のための興味深い有益な実験かもしれないと言いました。

Answer 6

まず、「ランダム」を定義する必要があります。あなたは、奇妙な計算セットを使用して、予測不可能な数値を生成することができます。しかし、あなたは有用なランダム性や数値の均等な分布を得ることはありません。

説明したような物理シミュレーションでは、計算のある時点で何らかの乱数生成器が実際に必要になります。幸いにも、random（）は使いやすいです。

Answer 7

2つのダイ全体の量子状態をモデル化する準備ができていない限り、ランダムなものはありません。