Générateur en ligne présenté nombres aléatoires fonctionne sur la base d'un générateur de nombres pseudo-aléatoires avec une distribution uniforme intégré à JavaScript. Des entiers sont générés. Par défaut, 10 nombres aléatoires sont générés dans la plage 100...999, les nombres séparés par des espaces.
Paramètres de base du générateur de nombres aléatoires :
- Nombre de numéros
- Tranche de numéros
- Type de séparateur
- Activer/désactiver la fonction de suppression des répétitions (doublons de numéros)
Le nombre total est formellement limité à 1 000, avec un maximum de 1 milliard. Options de délimiteur : espace, virgule, point-virgule.
Vous savez maintenant exactement où et comment obtenir une séquence gratuite de nombres aléatoires dans une plage donnée sur Internet.
Options d'application pour un générateur de nombres aléatoires
Un générateur de nombres aléatoires (RNG en JS avec distribution uniforme) sera utile aux spécialistes SMM et aux propriétaires de groupes et de communautés en dans les réseaux sociaux Instagram, Facebook, VKontakte, Odnoklassniki pour déterminer les gagnants des loteries, concours et tirages au sort.
Un générateur de nombres aléatoires vous permet de tirer des prix parmi un nombre arbitraire de participants avec un nombre spécifié de gagnants. Les concours peuvent être organisés sans republication ni commentaires - vous définissez vous-même le nombre de participants et l'intervalle de génération de nombres aléatoires. Vous pouvez obtenir un ensemble de nombres aléatoires en ligne et gratuitement sur ce site, et vous n'avez pas besoin d'installer d'application sur votre smartphone ni de programme sur votre ordinateur.
En outre, un générateur de nombres aléatoires en ligne peut être utilisé pour simuler le lancer d’une pièce ou d’un dé. Cependant, nous disposons de services spécialisés distincts pour ces cas.
Notez qu’idéalement, la courbe de densité de distribution de nombres aléatoires ressemblerait à celle illustrée à la Fig. 22.3. Autrement dit, idéalement, chaque intervalle contient le même nombre de points : N je = N/k , Où N nombre total de points, k nombre d'intervalles, je= 1, , k .
généré théoriquement par un générateur idéal
Il ne faut pas oublier que la génération d'un nombre aléatoire arbitraire comprend deux étapes :
- générer un nombre aléatoire normalisé (c'est-à-dire uniformément distribué de 0 à 1) ;
- conversion de nombres aléatoires normalisée r je aux nombres aléatoires X je, qui sont distribués selon la loi de distribution (arbitraire) requise par l'utilisateur ou dans l'intervalle requis.
Les générateurs de nombres aléatoires selon la méthode d'obtention des nombres sont divisés en :
- physique;
- tabulaire;
- algorithmique.
RNG physique
Un exemple de RNG physique peut être : une pièce de monnaie ("face" 1, "face" 0) ; dé; un tambour avec une flèche divisée en secteurs avec des chiffres ; générateur de bruit matériel (HS), qui utilise un dispositif thermique bruyant, par exemple un transistor (Fig. 22.422.5).
| Tâche « Générer des nombres aléatoires à l'aide d'une pièce de monnaie » | |
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Générez un nombre aléatoire à trois chiffres, uniformément réparti entre 0 et 1, à l'aide d'une pièce de monnaie. Précision à trois décimales. |
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La première façon de résoudre le problème
Tracez un intervalle de 0 à 1. En lisant les nombres dans l'ordre de gauche à droite, divisez l'intervalle en deux et choisissez à chaque fois une des parties de l'intervalle suivant (si vous obtenez un 0, alors celle de gauche, si vous obtenez un 1, puis le bon). Ainsi, vous pouvez accéder à n’importe quel point de l’intervalle, aussi précisément que vous le souhaitez. Donc, 1 : l'intervalle est divisé en deux et , la moitié droite est sélectionnée, l'intervalle est rétréci : . Numéro suivant 0 : l'intervalle est divisé en deux et , la moitié gauche est sélectionnée, l'intervalle est rétréci : . Numéro suivant 0 : l'intervalle est divisé en deux et , la moitié gauche est sélectionnée, l'intervalle est rétréci : . Numéro suivant 1 : l'intervalle est divisé en deux et , la moitié droite est sélectionnée, l'intervalle est rétréci : . Selon la condition de précision du problème, une solution a été trouvée : il s'agit de n'importe quel nombre de l'intervalle, par exemple 0,625. En principe, si nous adoptons une approche stricte, alors la division des intervalles doit être poursuivie jusqu'à ce que les limites gauche et droite de l'intervalle trouvé COINCIDE avec une précision à la troisième décimale. Autrement dit, du point de vue de la précision, le nombre généré ne se distinguera plus d'aucun nombre de l'intervalle dans lequel il se trouve.
La deuxième façon de résoudre le problème
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RNG tabulaire
Les RNG tabulaires utilisent des tableaux spécialement compilés contenant des nombres vérifiés non corrélés, c'est-à-dire ne dépendant en aucun cas les uns des autres, comme source de nombres aléatoires. Dans le tableau La figure 22.1 montre un petit fragment d'un tel tableau. En parcourant le tableau de gauche à droite de haut en bas, vous pouvez obtenir des nombres aléatoires répartis uniformément de 0 à 1 avec le nombre de décimales requis (dans notre exemple, nous utilisons trois décimales pour chaque nombre). Puisque les nombres du tableau ne dépendent pas les uns des autres, le tableau peut être parcouru différentes façons, par exemple, de haut en bas ou de droite à gauche, ou, disons, vous pouvez sélectionner des nombres qui se trouvent dans des positions paires.
| Tableau 22.1. Nombres aléatoires. Uniformément nombres aléatoires distribués de 0 à 1 |
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| Nombres aléatoires | Distribué équitablement 0 à 1 nombres aléatoires |
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| 9 | 2 | 9 | 2 | 0 | 4 | 2 | 6 | 0.929 |
| 9 | 5 | 7 | 3 | 4 | 9 | 0 | 3 | 0.204 |
| 5 | 9 | 1 | 6 | 6 | 5 | 7 | 6 | 0.269 |
Dignité cette méthode est qu'il produit des nombres véritablement aléatoires puisque le tableau contient des nombres vérifiés non corrélés. Inconvénients de la méthode : pour le stockage grande quantité les nombres nécessitent beaucoup de mémoire ; La génération et la vérification de ce type de tableaux présentent de grandes difficultés : les répétitions lors de l'utilisation d'un tableau ne garantissent plus le caractère aléatoire de la séquence numérique, et donc la fiabilité du résultat.
Il existe un tableau contenant 500 nombres vérifiés absolument aléatoires (tirés du livre de I. G. Venetsky, V. I. Venetskaya « Concepts et formules mathématiques et statistiques de base dans l'analyse économique »).
RNG algorithmique
Les nombres générés par ces RNG sont toujours pseudo-aléatoires (ou quasi-aléatoires), c'est-à-dire que chaque nombre suivant généré dépend du précédent :
r je + 1 = F(r je) .
Les séquences constituées de tels nombres forment des boucles, c'est-à-dire qu'il y a nécessairement un cycle qui se répète nombre infini une fois. Les cycles répétitifs sont appelés périodes.
L’avantage de ces RNG est leur rapidité ; les générateurs ne nécessitent pratiquement aucune ressource mémoire et sont compacts. Inconvénients : les nombres ne peuvent pas être entièrement qualifiés de aléatoires, puisqu'il existe une dépendance entre eux, ainsi que la présence de points dans la séquence de nombres quasi-aléatoires.
Considérons plusieurs méthodes algorithmiques pour obtenir du RNG :
- méthode des carrés médians ;
- méthode de produits intermédiaires;
- méthode d'agitation;
- méthode linéaire congruente.
Méthode du carré médian
Il y a un numéro à quatre chiffres R. 0 . Ce nombre est mis au carré et entré dans R. 1 . Suivant à partir de R. 1 prend le nouveau nombre aléatoire du milieu (quatre chiffres du milieu) et l'écrit dans R. 0 . Ensuite, la procédure est répétée (voir Fig. 22.6). Notez qu'en fait, comme nombre aléatoire, vous ne devez pas prendre ghij, UN 0.ghij avec un zéro et un point décimal ajouté à gauche. Ce fait se reflète comme sur la Fig. 22.6, et dans les figures similaires ultérieures.
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Inconvénients de la méthode : 1) si à une certaine itération le nombre R. 0 devient égal à zéro, puis le générateur dégénère, le choix correct de la valeur initiale est donc important R. 0 ; 2) le générateur répétera la séquence jusqu'à M nétapes (dans le meilleur cas de scenario), Où n chiffre du nombre R. 0 , M base du système numérique.
Par exemple sur la Fig. 22.6 : si le numéro R. 0 sera présenté dans système binaire nombre, alors la séquence de nombres pseudo-aléatoires sera répétée en 2 4 = 16 étapes. A noter que la répétition de la séquence peut intervenir plus tôt si le numéro de départ est mal choisi.
La méthode décrite ci-dessus a été proposée par John von Neumann et remonte à 1946. Cette méthode s’étant révélée peu fiable, elle fut rapidement abandonnée.
Méthode intermédiaire
Nombre R. 0 multiplié par R. 1, à partir du résultat obtenu R. 2 le milieu est extrait R. 2 * (c'est un autre nombre aléatoire) et multiplié par R. 1 . Tous les nombres aléatoires suivants sont calculés à l'aide de ce schéma (voir Fig. 22.7).
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Méthode d'agitation
La méthode shuffle utilise des opérations pour déplacer cycliquement le contenu d’une cellule vers la gauche et la droite. L'idée de la méthode est la suivante. Laissez la cellule stocker le numéro initial R. 0 . En décalant cycliquement le contenu de la cellule vers la gauche d'un quart de la longueur de la cellule, nous obtenons un nouveau nombre R. 0*. De la même manière, parcourir le contenu de la cellule R. 0 vers la droite d'1/4 de la longueur de la cellule, on obtient le deuxième nombre R. 0**. Somme des nombres R. 0* et R. 0** donne un nouveau nombre aléatoire R. 1 . Plus loin R. 1 est inscrit dans R. 0, et toute la séquence d'opérations est répétée (voir Fig. 22.8).
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Veuillez noter que le nombre résultant de la sommation R. 0* et R. 0 ** , peut ne pas tenir complètement dans la cellule R. 1 . Dans ce cas, les chiffres supplémentaires doivent être supprimés du numéro obtenu. Expliquons cela dans la Fig. 22.8, où toutes les cellules sont représentées par huit chiffres binaires. Laisser R. 0 * = 10010001 2 = 145 10 , R. 0 ** = 10100001 2 = 161 10 , Alors R. 0 * + R. 0 ** = 100110010 2 = 306 10 . Comme vous pouvez le constater, le nombre 306 occupe 9 chiffres (dans le système de numération binaire), et la cellule R. 1 (identique à R. 0) peut contenir au maximum 8 bits. Par conséquent, avant de saisir la valeur dans R. 1, il est nécessaire de supprimer un bit « supplémentaire », le plus à gauche du nombre 306, ce qui donne R. 1 n'ira plus au 306, mais au 00110010 2 = 50 10 . Notez également que dans des langages comme Pascal, le « rognage » des bits supplémentaires lorsqu'une cellule déborde est effectué automatiquement en fonction du type de variable spécifié.
Méthode congruente linéaire
La méthode de congruence linéaire est l’une des procédures les plus simples et les plus couramment utilisées actuellement pour simuler des nombres aléatoires. Cette méthode utilise le mod( X, oui) , qui renvoie le reste lorsque le premier argument est divisé par le second. Chaque nombre aléatoire suivant est calculé sur la base du nombre aléatoire précédent à l'aide de la formule suivante :
r je+ 1 = module( k · r je + b, M) .
La séquence de nombres aléatoires obtenue à l'aide de cette formule est appelée séquence congruente linéaire. De nombreux auteurs appellent une séquence congruente linéaire lorsque b = 0 méthode congruente multiplicative, et quand b ≠ 0 méthode congruente mixte.
Pour un générateur de qualité, il est nécessaire de sélectionner des coefficients adaptés. Il faut que le numéro Métait assez longue, puisque la période ne peut pas avoir plus Méléments. D'un autre côté, la division utilisée dans cette méthode est une opération plutôt lente, donc pour un ordinateur binaire le choix logique serait M = 2 N, puisque dans ce cas trouver le reste de la division est réduit à l'intérieur de l'ordinateur au binaire opération logique"ET". Choisir le plus grand nombre premier est également courant M, moins de 2 N: dans la littérature spécialisée, il est prouvé que dans ce cas les chiffres de poids faible du nombre aléatoire résultant r je+ 1 se comportent de manière tout aussi aléatoire que les plus âgés, ce qui a un effet positif sur l'ensemble de la séquence de nombres aléatoires. A titre d'exemple, l'un des Numéros de Mersenne, égal à 2 31 1, et donc, M= 2 31 1 .
L’une des exigences pour les séquences linéaires congruentes est que la durée de la période soit aussi longue que possible. La durée de la période dépend des valeurs M , k Et b. Le théorème que nous présentons ci-dessous permet de déterminer s'il est possible d'atteindre la période longueur maximale pour des valeurs spécifiques M , k Et b .
Théorème. Séquence congruente linéaire définie par des nombres M , k , b Et r 0, a une période de longueur M si et seulement si:
- Nombres b Et M relativement simple;
- k 1 fois p pour chaque premier p, qui est un diviseur M ;
- k 1 est un multiple de 4, si M multiple de 4.
Enfin, concluons avec quelques exemples d'utilisation de la méthode de congruence linéaire pour générer des nombres aléatoires.
Il a été déterminé qu'une série de nombres pseudo-aléatoires générés sur la base des données de l'exemple 1 seraient répétés tous les M/4 numéros. Nombre q est fixé arbitrairement avant le début des calculs, il convient cependant de garder à l'esprit que la série donne l'impression d'être aléatoire dans son ensemble k(et donc q). Le résultat peut être quelque peu amélioré si bétrange et k= 1 + 4 · q dans ce cas, la ligne sera répétée tous les M Nombres. Après une longue recherche k les chercheurs ont opté pour les valeurs de 69069 et 71365.
Un générateur de nombres aléatoires utilisant les données de l'exemple 2 produira des nombres aléatoires et non répétitifs avec une période de 7 millions.
La méthode multiplicative pour générer des nombres pseudo-aléatoires a été proposée par D. H. Lehmer en 1949.
Vérification de la qualité du générateur
La qualité de l'ensemble du système et l'exactitude des résultats dépendent de la qualité du RNG. Par conséquent, la séquence aléatoire générée par le RNG doit satisfaire un certain nombre de critères.
Les contrôles effectués sont de deux types :
- vérifie l'uniformité de la distribution;
- tests d’indépendance statistique.
Vérifie l’uniformité de la distribution
1) Le RNG doit produire des valeurs proches des valeurs suivantes de paramètres statistiques caractéristiques d'une loi aléatoire uniforme :
2) Test de fréquence
Un test de fréquence vous permet de savoir combien de nombres se trouvent dans un intervalle (m r σ r ; m r + σ r) , c'est-à-dire (0,5 0,2887 ; 0,5 + 0,2887) ou, finalement, (0,2113 ; 0,7887). Puisque 0,7887 0,2113 = 0,5774, nous concluons que dans un bon RNG, environ 57,7 % de tous les nombres aléatoires tirés devraient tomber dans cet intervalle (voir Fig. 22.9).
en cas de vérification pour le test de fréquence
Il est également nécessaire de prendre en compte que le nombre de nombres tombant dans l'intervalle (0 ; 0,5) doit être approximativement égal au nombre de nombres tombant dans l'intervalle (0,5 ; 1).
3) Test du chi carré
Le test du chi carré (test du χ 2) est l'un des tests statistiques les plus connus ; c'est la principale méthode utilisée en combinaison avec d'autres critères. Le test du Chi carré a été proposé en 1900 par Karl Pearson. Son travail remarquable est considéré comme le fondement de la statistique mathématique moderne.
Dans notre cas, les tests utilisant le critère du chi carré nous permettront de savoir dans quelle mesure réel Le RNG est proche du benchmark RNG, c'est-à-dire qu'il satisfasse ou non à l'exigence de distribution uniforme.
Diagramme de fréquence référence Le RNG est présenté sur la Fig. 22.10. Puisque la loi de distribution du RNG de référence est uniforme, alors la probabilité (théorique) p je entrer des chiffres dans jeème intervalle (tous ces intervalles k) est égal à p je = 1/k . Et ainsi, dans chacun de k les intervalles vont frapper lisse Par p je · N Nombres ( N nombre total de numéros générés).
Un vrai RNG produira des nombres répartis (et pas nécessairement uniformément !) k intervalles et chaque intervalle contiendra n je nombres (au total n 1 + n 2 + + n k = N ). Comment pouvons-nous déterminer la qualité du RNG testé et sa proximité avec celui de référence ? Il est tout à fait logique de considérer les carrés des différences entre le nombre de nombres résultant n je et "référence" p je · N . Additionnons-les et le résultat est :
χ 2 exp. = ( n 1 p 1 · N) 2 + (n 2 p 2 · N) 2 + + ( n k p k · N) 2 .
De cette formule, il s'ensuit que plus la différence entre chacun des termes est petite (et donc plus la valeur de χ 2 exp.) est petite, plus la loi de distribution des nombres aléatoires générés par un RNG réel a tendance à être uniforme.
Dans l’expression précédente, chacun des termes se voit attribuer le même poids (égal à 1), ce qui en fait peut ne pas être vrai ; par conséquent, pour les statistiques du chi carré, il est nécessaire de normaliser chaque jeème terme, en le divisant par p je · N :
Enfin, écrivons l’expression résultante de manière plus compacte et simplifions-la :
Nous avons obtenu la valeur du test du chi carré pour expérimental données.
Dans le tableau 22.2 sont donnés théorique valeurs du chi carré (χ 2 théorique), où ν = N 1 est le nombre de degrés de liberté, p il s'agit d'un niveau de confiance spécifié par l'utilisateur qui indique dans quelle mesure le RNG doit satisfaire aux exigences d'une distribution uniforme, ou p est la probabilité que la valeur expérimentale de χ 2 exp. sera inférieur au tableau (théorique) χ 2 théorique. ou égal à celui-ci.
| Tableau 22.2. Quelques points de pourcentage de la distribution χ 2 |
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| p = 1% | p = 5% | p = 25% | p = 50% | p = 75% | p = 95% | p = 99% | |
| ν = 1 | 0.00016 | 0.00393 | 0.1015 | 0.4549 | 1.323 | 3.841 | 6.635 |
| ν = 2 | 0.02010 | 0.1026 | 0.5754 | 1.386 | 2.773 | 5.991 | 9.210 |
| ν = 3 | 0.1148 | 0.3518 | 1.213 | 2.366 | 4.108 | 7.815 | 11.34 |
| ν = 4 | 0.2971 | 0.7107 | 1.923 | 3.357 | 5.385 | 9.488 | 13.28 |
| ν = 5 | 0.5543 | 1.1455 | 2.675 | 4.351 | 6.626 | 11.07 | 15.09 |
| ν = 6 | 0.8721 | 1.635 | 3.455 | 5.348 | 7.841 | 12.59 | 16.81 |
| ν = 7 | 1.239 | 2.167 | 4.255 | 6.346 | 9.037 | 14.07 | 18.48 |
| ν = 8 | 1.646 | 2.733 | 5.071 | 7.344 | 10.22 | 15.51 | 20.09 |
| ν = 9 | 2.088 | 3.325 | 5.899 | 8.343 | 11.39 | 16.92 | 21.67 |
| ν = 10 | 2.558 | 3.940 | 6.737 | 9.342 | 12.55 | 18.31 | 23.21 |
| ν = 11 | 3.053 | 4.575 | 7.584 | 10.34 | 13.70 | 19.68 | 24.72 |
| ν = 12 | 3.571 | 5.226 | 8.438 | 11.34 | 14.85 | 21.03 | 26.22 |
| ν = 15 | 5.229 | 7.261 | 11.04 | 14.34 | 18.25 | 25.00 | 30.58 |
| ν = 20 | 8.260 | 10.85 | 15.45 | 19.34 | 23.83 | 31.41 | 37.57 |
| ν = 30 | 14.95 | 18.49 | 24.48 | 29.34 | 34.80 | 43.77 | 50.89 |
| ν = 50 | 29.71 | 34.76 | 42.94 | 49.33 | 56.33 | 67.50 | 76.15 |
| ν > 30 | ν + sqrt(2 ν ) · X p+ 2/3 · X 2 p 2/3 + Ô(1/carré( ν )) | ||||||
| X p = | 2.33 | 1,64 | 0,674 | 0.00 | 0.674 | 1.64 | 2.33 |
Considéré comme acceptable p de 10% à 90%.
Si χ 2 exp. bien plus que la théorie χ 2. (c'est p est grand), alors le générateur ne satisfait pas l'exigence d'une distribution uniforme, puisque les valeurs observées n je aller trop loin du théorique p je · N et ne peut pas être considéré comme aléatoire. En d’autres termes, un intervalle de confiance si grand est établi que les restrictions sur les chiffres deviennent très souples et les exigences sur les chiffres deviennent faibles. Dans ce cas, une erreur absolue très importante sera observée.
Même D. Knuth dans son livre « The Art of Programming » a noté qu'avoir χ 2 exp. pour les petits, en général, ce n'est pas bon non plus, même si cela semble, à première vue, merveilleux du point de vue de l'uniformité. En effet, prenons une série de nombres 0,1, 0,2, 0,3, 0,4, 0,5, 0,6, 0,7, 0,8, 0,9, 0,1, 0,2, 0,3, 0,4, 0,5, 0,6, ils sont idéaux du point de vue de l'uniformité, et χ 2 exp. sera pratiquement nul, mais il est peu probable que vous les reconnaissiez comme aléatoires.
Si χ 2 exp. bien inférieur à la théorie χ 2. (c'est p petit), alors le générateur ne satisfait pas l'exigence d'une distribution aléatoire uniforme, puisque les valeurs observées n je trop proche du théorique p je · N et ne peut pas être considéré comme aléatoire.
Mais si χ 2 exp. se situe dans une certaine plage entre deux valeurs de la théorie χ 2. , qui correspondent par exemple, p= 25% et p= 50%, on peut alors supposer que les valeurs de nombres aléatoires générées par le capteur sont complètement aléatoires.
En outre, il convient de garder à l’esprit que toutes les valeurs p je · N doit être suffisamment grand, par exemple supérieur à 5 (découvert empiriquement). Ce n’est qu’à ce moment-là (avec un échantillon statistique suffisamment grand) que les conditions expérimentales peuvent être considérées comme satisfaisantes.
Ainsi, la procédure de vérification est la suivante.
Tests d'indépendance statistique
1) Vérification de la fréquence d'apparition des nombres dans la séquence
Regardons un exemple. Le nombre aléatoire 0,2463389991 est constitué des chiffres 2463389991, et le nombre 0,5467766618 est constitué des chiffres 5467766618. En reliant les séquences de chiffres, nous avons : 24633899915467766618.
Il est clair que la probabilité théorique p je perte je Le ième chiffre (de 0 à 9) est égal à 0,1.
2) Vérification de l'apparence des séries de numéros identiques
Notons par n L nombre de séries de chiffres identiques dans une rangée de longueur L. Tout doit être vérifié L de 1 à m, Où m il s'agit d'un nombre spécifié par l'utilisateur : le nombre maximum de chiffres identiques dans une série.
Dans l'exemple « 24633899915467766618 » 2 séries de longueur 2 (33 et 77) ont été trouvées, soit n 2 = 2 et 2 séries de longueur 3 (999 et 666), soit n 3 = 2 .
La probabilité d'apparition d'une série de longueur L est égal à: p L= 9 10 L (théorique). Autrement dit, la probabilité d’apparition d’une série d’un caractère est égale à : p 1 = 0,9 (théorique). La probabilité qu’une série de deux caractères apparaisse est : p 2 = 0,09 (théorique). La probabilité qu’une série de trois caractères apparaisse est : p 3 = 0,009 (théorique).
Par exemple, la probabilité d’apparition d’une série d’un caractère est p L= 0,9, puisqu'il ne peut y avoir qu'un seul symbole sur 10, et qu'il y a 9 symboles au total (zéro ne compte pas). Et la probabilité que deux symboles « XX » identiques apparaissent dans une rangée est de 0,1 · 0,1 · 9, c'est-à-dire que la probabilité de 0,1 que le symbole « X » apparaisse en première position est multipliée par la probabilité de 0,1 que le symbole « X » apparaisse dans une rangée. le même symbole apparaîtra en deuxième position « X » et multiplié par le nombre de ces combinaisons 9.
La fréquence d'apparition des séries est calculée à l'aide de la formule du chi carré dont nous avons discuté précédemment en utilisant les valeurs p L .
Remarque : Le générateur peut être testé plusieurs fois, mais les tests ne sont pas complets et ne garantissent pas que le générateur produit des nombres aléatoires. Par exemple, un générateur qui produit la séquence 12345678912345 sera considéré comme idéal lors des tests, ce qui n'est évidemment pas tout à fait vrai.
En conclusion, notons que le troisième chapitre du livre de Donald E. Knuth The Art of Programming (Volume 2) est entièrement consacré à l'étude des nombres aléatoires. Il étudie diverses méthodes générer des nombres aléatoires, des tests statistiques de caractère aléatoire et convertir des nombres aléatoires uniformément distribués en d'autres types de variables aléatoires. Plus de deux cents pages sont consacrées à la présentation de ce matériel.
Si vous avez organisé, vous avez probablement rencontré la difficulté de choisir gagnant au hasard. En règle générale, dans de telles situations, un service populaire est utilisé Random.org. Vous pouviez voir les captures d'écran correspondantes avec ses résultats lors de l'annonce des gagnants des concours organisés sur VKontakte, etc. Aujourd'hui, nous vous invitons à réfléchir ce projet un peu plus de détails, d'autant plus que le générateur de nombres dans Random est loin d'être sa seule fonctionnalité.
Vous pouvez trouver une liste de toutes les fonctions sur page d'accueil. Pour réaliser des tirages au hasard, vous pouvez utiliser deux types de services : payants et gratuits. Ils sont désignés comme services GRATUITS et PAYANTS. Dans le premier cas, vous obtenez simplement le résultat. Dans la deuxième méthode, il est en outre possible de sauvegarder tous les résultats + le service créera un protocole d'échantillonnage officiel.
De nombreux lecteurs se demanderont peut-être : comment un ordinateur (une machine) parvient-il à générer des nombres aléatoires ? Et en effet, si nous prenons la majorité, alors nous parlons de variables pseudo-aléatoires, c'est-à-dire que les valeurs sont calculées en utilisant fonctions mathématiques, c'est-à-dire de manière prévisible. Ébrécher de ce service Aléatoire est que les informations sont lues à partir du bruit atmosphérique, ce qui vous permet d'obtenir des nombres véritablement aléatoires. Random.org a été créé en 1998 par Mads Haahr, docteur à la Dublin School of Computer Science and Statistics. Aujourd'hui, le projet est activement utilisé dans les loteries, les concours, les applications, la science, etc.
Aléatoire gratuit dans le service
Dans la plupart des cas, c'est largement suffisant option gratuite. Le plus important est d'avoir une liste des participants. En parallèle, pour tirer des cadeaux sur Random.org, vous pouvez choisir l'un des 2 voyages :
- via un générateur de nombres aléatoires ;
- en utilisant la sélection dans des listes ;
Utiliser un formulaire générateur de nombres
Disons que sur votre ordinateur vous avez une certaine liste de personnes participant à un concours. Sur le côté droit de la page principale, vous trouverez un widget dans lequel vous devrez définir des paramètres. Dans le champ du nombre minimum (Min), mettez un (1), dans le champ maximum - indiquez le nombre total de participants. Cliquez ensuite sur le bouton « Générer » pour générer le numéro gagnant.
À propos, juste en dessous de la page principale se trouve un élément « Générateur d'entiers », où vous pouvez générer une séquence de plusieurs nombres aléatoires dans Random.org. Il y a un peu plus de paramètres là-bas. Cela peut être utile si vous souhaitez déterminer plus d'un gagnant dans un concours.
Utiliser un générateur de liste
Dans le très menu principal allez dans « Listes et plus » et sélectionnez l’élément « List Randomizer » (ou trouvez-le sur la page principale). Une nouvelle fenêtre s'ouvrira dans laquelle vous devrez saisir tous vos participants et cliquer sur le bouton « Randomiser ». Le programme produira une liste finale où les personnes spécifiées seront placées au hasard. La première personne sur la liste est la gagnante.
En plus de trier la liste, le service Random.org affichera l'heure d'échantillonnage + votre IP. Vous pouvez prendre une capture d'écran de l'écran et la montrer aux participants afin qu'ils puissent voir que tout le monde était inclus dans la liste et que le gagnant a été choisi à l'heure promise.
En plus de ces deux générateurs Random.org, le projet dispose de plusieurs fonctionnalités gratuites plus intéressantes :
- simulateur de tirage au sort ;
- résultats de dés aléatoires ;
- générateur de numéros de loterie ;
- former une séquence de nombres (y compris des nombres non répétitifs) ;
- générer des chaînes aléatoires de caractères (et de mots de passe) ;
- utiliser différentes fonctions de nombres aléatoires ;
- obtenir des dates arbitraires, des coordonnées géographiques et bien plus encore.
Fonctionnalités du service payant
S'il y a de gros prix en jeu ou si de nombreuses personnes sont impliquées, vous serez alors intéressé à payer pour l'échantillonnage afin que les résultats du générateur de nombres aléatoires Random.org soient stockés.
Le prix dépend du nombre de participants. Si leur nombre est inférieur à cinq cents personnes, cela coûtera 4,95 dollars. Si 1000 participants - 8,95$. Vous pouvez voir plus de détails dans la capture d'écran :
Widgets pour les pages
De plus, le service Random propose d'utiliser outils supplémentaires. Pour les visualiser, rendez-vous dans « outils web » dans le menu du haut. Les options suivantes seront disponibles ici :
- Widgets pour vos pages. Vous pouvez créer des widgets sur cette page. Le système génère un code spécial que vous placez dans votre projet Internet ;
- API pour les clients automatisés. Cette page décrit comment s'interfacer avec Random.org via JSON-RPC ;
- L'API HTTP est utilisée pour afficher un nombre aléatoire dans le code ;
- Hôtes bannis. Liste des hébergeurs interdits.
Conclusion
Ainsi, le générateur de numéros Random.org est une excellente option pour choisir le gagnant d'un tirage au sort ou d'un concours. Il générera un nombre aléatoire en fonction du nombre de participants et vous pourrez choisir l'une des méthodes d'échantillonnage - valeur numérique ou liste. De plus, lors de l'utilisation du service, personne ne doutera de la présence de grincements « trompeurs » particuliers pouvant affecter le choix du gagnant. Sauf versions en ligne Il existe également une application de génération aléatoire avec différentes fonctions. En général, c'est l'un des projets emblématiques et vraiment utiles.
Un générateur de numéros en ligne clair et pratique utilisé dans Dernièrement popularité. Elle s'est surtout répandue lors de tirages au sort sur les réseaux sociaux auprès des utilisateurs.
Il est également populaire dans d’autres domaines. Nous avons également des mots de passe et des numéros.
Notre générateur de nombres aléatoires en ligne.
Notre générateur randomiseur ne nécessite pas de téléchargement sur votre PC personnel. Tout se passe en mode générateur de numéros en ligne. Spécifiez simplement des paramètres tels que : la plage de numéros en ligne dans laquelle les numéros seront sélectionnés au hasard. Indiquez également le nombre de numéros qui seront sélectionnés.
Par exemple, vous disposez d'un groupe VKontakte. Dans le groupe, vous gagnerez 5 prix parmi le nombre de participants qui republieront le post. En utilisant application spéciale, nous avons reçu une liste des participants. Chacun s'est vu attribuer son propre numéro de série pour les numéros en ligne.
Nous allons maintenant sur notre générateur en ligne et indiquons la plage de nombres (nombre de participants). Par exemple, nous définissons que 5 numéros sont nécessaires en ligne, puisque nous avons 5 prix. Cliquez maintenant sur le bouton Générer. Ensuite, nous obtenons 5 nombres aléatoires en ligne, allant de 1 à 112 inclus. Les 5 numéros générés en ligne correspondront au numéro de série des cinq participants devenus gagnants du tirage au sort. Tout est simple et pratique.
Un autre avantage du générateur de nombres aléatoires est que tous les numéros en ligne sont émis de manière aléatoire. Autrement dit, il n'est pas possible de l'influencer ou de calculer quel sera le prochain numéro. Qu'est-ce que cela signifie de dire, honnête et fiable, et l'administration, qui distribue des prix à l'aide de notre générateur gratuit, est honnête et décente en la personne des participants au concours. Et si vous avez des doutes sur une décision, vous pouvez utiliser notre
Pourquoi le générateur de nombres aléatoires est-il le meilleur ?
Le fait est que générateur de nombres en ligne disponible sur n’importe quel appareil et toujours en ligne. En toute honnêteté, vous pouvez générer n’importe quel nombre pour n’importe quelle idée que vous avez. Et utilisez la même chose pour le projet générateur de nombres aléatoires en ligne. Surtout si vous avez besoin de déterminer le gagnant d'un jeu ou d'un autre numéro en ligne. Le fait est que générateur de nombres aléatoires génère des nombres de manière complètement aléatoire sans algorithmes. C'est essentiellement la même chose que pour les chiffres.
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