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Zufallszahlengenerator

Zufallszahlengenerator

Zufallszahlengeneratoren haben eine Vielzahl von Einsatzmöglichkeiten, die über die Auswahl einer Zahl zur Ermittlung eines Gewinners hinausgehen. Finden Sie heraus, welche Situationen sich ideal für sie eignen und wie sie Probleme lösen.

Random Numbers

39, 67, 34, 23, 58, 21, 45, 87, 12, 98, 12, 14, 16, 54, 90, 91, 12, 32, 52, 64, 83, 74, 28

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Inhaltsverzeichnis

  1. Einfacher Zufallszahlengenerator
  2. Erweiterter Zufallszahlengenerator
  3. Definition des Zufallszahlengenerators
  4. Probleme, die der Zufallszahlengenerator löst
  5. Wann wird ein Zufallszahlengenerator verwendet?
  6. Die Geschichte des Zufallszahlengenerators

Zufallszahlengenerator

Die Zufallszahlengeneratoren wählen automatisch aus einer begrenzten Anzahl von Zahlen ohne vorhersehbares Muster, wenn es um ihre Erstellung geht. Jede Wahl der nächsten Zahl ist völlig unabhängig von der vorherigen. Es ist jedoch möglich, einen Verteilungsbereich anzugeben, bevor eine Zufallszahl zwischen diesen Grenzen erzeugt wird. Dies erfordert eine Eingabe des Benutzers und richtet sich ganz nach seinen Anforderungen an die Zufallsgenerierung und das gewünschte Ergebnis.

Einfacher Zufallszahlengenerator

Sie können unseren einfachen Zufallszahlengenerator verwenden, wenn Sie nur eine einzige Zufallszahl suchen. Zunächst müssen Sie jedoch entscheiden, welchen Bereich Sie für Ihre Zahl verwenden wollen. Der Bereich ist der Bereich von Zahlen, aus dem Sie die Zufallszahl generieren können.

Wenn Sie zum Beispiel eine Zufallszahl zwischen 1 und 10 wünschen, wäre Ihr Bereich 1-10. Um dies in den Rechner einzugeben, geben Sie eins als untere Grenze und zehn als obere Grenze ein.

Erweiterter Zufallszahlengenerator

Verwenden Sie die erweiterte Version des Zufallszahlengenerators, wenn Sie mehr als eine Zahl generieren möchten oder wenn Sie einen viel größeren Bereich bearbeiten möchten. Bestimmen Sie den Bereich für die Unter- und Obergrenze und geben Sie dann ein, wie viele Zahlen Sie generieren möchten.

Sie haben auch die Möglichkeit, entweder ganze Zahlen oder Dezimalzahlen zu erzeugen. Ganzzahlen sind auch als ganze Zahlen bekannt, wie 1, 2 und 3. Dezimalzahlen sind Zahlen, die durch ein Dezimaltrennzeichen (Punkt oder Komma) getrennt sind und typischerweise wie folgt aussehen würden: 1,02; 2,12; 3,33, usw.

Für unseren umfassenden Zufallszahlengenerator sind noch einige andere Eingabeaufforderungen verfügbar. Sie können wählen, ob Sie Duplikate in den Ergebnissen zulassen, Ihre Ergebnisse sortieren und wie viele Ziffern Sie wünschen, wenn Sie Dezimalzahlen bevorzugen.

Obwohl es in den meisten Fällen ideal ist, genau zu sein, gibt es Situationen, in denen der Zufall gefragt ist. Wenn Sie nach Ergebnissen suchen, die niemand vorhersagen kann, brauchen Sie ein Verfahren, das zufällige Ergebnisse erzeugt. Hier kommen Zufallszahlengeneratoren ins Spiel.

Zufallszahlengeneratoren haben eine Vielzahl von Anwendungen und werden in Branchen wie Glücksspiel, Sicherheit und Lotterien eingesetzt - aber Sie können sie auch in den alltäglichsten Szenarien verwenden. In diesem Leitfaden erläutern wir, was Zufallszahlengeneratoren sind, wie sie funktionieren, einige ihrer beliebtesten Anwendungen und wie sie entstanden sind.

Definition des Zufallszahlengenerators

Ein Zufallszahlengenerator wählt eine oder mehrere Zufallszahlen auf der Grundlage des ihm gegebenen Rahmens aus. Er kann hardwarebasiert oder pseudo-zufällig sein.

Hardware-Zufallszahlengeneratoren (HRNG) basieren auf physikalischen Phänomenen wie atmosphärischem Rauschen, thermischem Rauschen und anderen Phänomenen, die theoretisch nicht berechenbar sind. Klassische Beispiele sind das Werfen einer Münze, ein Würfel und ein Rouletterad. In der Sicherheits- und Kryptographieindustrie werden auch anspruchsvollere Geräte verwendet.

Pseudo-Zufallszahlengeneratoren (PRNG) sind Algorithmen, die eine Zahlenfolge erzeugen, die dem echten Zufall nahe kommt. Sie werden häufig in Computerprogrammen verwendet, da sie schneller und einfacher zu implementieren sind als hardwarebasierte Zufallszahlengeneratoren. Unser Rechner ist ein Beispiel für einen Pseudo-Zufallszahlengenerator.

Probleme, die der Zufallszahlengenerator löst

Ein Zufallszahlengenerator kann in einer Vielzahl von Situationen eingesetzt werden. Vielleicht verwenden Sie ihn bereits in kleinen Situationen, ohne sich dessen bewusst zu sein. Wenn Sie Schwierigkeiten haben, eine Entscheidung zu treffen und auf das Werfen einer Münze zurückgreifen, verwenden Sie einen Zufallszahlengenerator.

Viele Anwendungen erfordern irgendeine Form von Zufälligkeit, darunter Spiele, Simulationen und Sicherheit. Ein Spiel kann zum Beispiel einen Zufallszahlengenerator verwenden, um den nächsten Zug jedes Spielers auszuwählen oder um zu bestimmen, welche Karten an jeden Spieler ausgeteilt werden.

Eine Simulation kann einen Zufallszahlengenerator verwenden, um Zufallszahlen für ihre Berechnungen zu erzeugen. Sicherheitsanwendungen können Zufallszahlengeneratoren verwenden, um einmalige Passwörter oder Verschlüsselungsschlüssel zu generieren.

Wann wird ein Zufallszahlengenerator verwendet?

Die Ergebnisse eines Zufallszahlengenerators können in verschiedenen Szenarien, ob groß oder klein, nützlich sein. Wenn Sie zum Beispiel an die Macht des Glücks glauben, können Sie unseren Rechner verwenden, um Ihre Lottozahlen auszuwählen. Wenn Sie eine Veranstaltung mit Tombola-Preisen planen, kann ein Zufallszahlengenerator Ihnen helfen, die Gewinner zu ermitteln.

Sie können einen Zufallszahlengenerator verwenden, wenn Sie statistische Berechnungen in größerem Umfang durchführen.

Wenn Sie wissen möchten, wann Sie einen Zufallszahlengenerator verwenden sollten, finden Sie hier die Anzeichen, auf die Sie achten sollten:

  • Sie möchten in Ihrem Spiel oder Ihrer Anwendung ein Gefühl des Zufalls erzeugen.
  • Sie müssen Zahlen generieren, die schwer zu erraten sind.
  • Sie arbeiten mit einer Population, die zu groß ist, um sie vollständig aufzuzählen.

Die Geschichte des Zufallszahlengenerators

Die Geschichte des Zufallszahlengenerators ist von Geheimnissen umwoben. Einige sagen, dass er von den alten Chinesen zu Wahrsagezwecken entwickelt wurde. Andere behaupten, dass arabische Mathematiker ihn zuerst zu Glücksspielzwecken verwendet haben.

Unabhängig von seinen Ursprüngen wird der Zufallszahlengenerator seit Jahrhunderten verwendet, um zufällige Ergebnisse zu erzeugen.

Würfel zum Beispiel hatten in der Antike eine andere Form und Gestalt als heute. Archäologen entdeckten Würfel aus verschiedenen Materialien, wie Stöcken, Muscheln, Knochen und Würfel mit nur 2 oder 3 Seiten. Die ältesten bekannten würfelförmigen Würfel stammen aus dem Indus-Tal aus der Zeit um 2500 v. Chr.

Die früheste dokumentierte Erfindung eines elektronischen Zufallszahlengenerators erfolgte 1947, als die RAND Corporation ein Gerät entwickelte, das Zufallszahlen generierte, indem es ein Roulette an einen Computer anschloss. Dank dieses Geräts hatten Wissenschaftler erstmals Zugriff auf eine umfangreiche Folge von Zufallszahlen. Später veröffentlichten sie diese Zahlenfolgen in einem Buch, das Wissenschaftlern für ihre Experimente zur Verfügung stand.

Eine weitere ähnliche Maschine, ERNIE, die in den 1940er Jahren im heute berühmten Bletchley Park gebaut wurde, diente zur Generierung von Zufallszahlen in der britischen Premium Bond Lotterie. Später wurde ein Dokumentarfilm "The Importance of Being E.R.N.I.E." über diesen Zufallszahlengenerator gedreht, um den Verdacht der Unehrlichkeit und Nicht-Zufälligkeit seines Funktionsprinzips zu zerstreuen.

John von Neumann entwickelte den Zufallszahlengenerator im Jahr 1955 weiter. Er entwickelte die "Middle-Square-Methode", ein Verfahren zur Erzeugung von Zufallszahlen, das in der Simulation und Modellierung eingesetzt wird.

Seine Idee war es, mit einer Zahl zu beginnen, ihr Quadrat zu nehmen und die Ziffern in der Mitte des Ergebnisses zu verwerfen. Nehmen Sie das Quadrat erneut und verwerfen Sie die Mitte, und so weiter. Seiner Meinung nach hatte die resultierende Folge die gleichen Eigenschaften wie Zufallszahlen. Von Neumanns Theorie war nicht die optimale. Ganz gleich, welche Anfangszahl Sie wählten, die auf diese Weise erzeugte Reihe würde zu einem kurzen Zyklus sich wiederholender Werte wie 8100, 6100, 4100, 8100, 6100, 4100 degenerieren.

Einige Computerprogrammiersprachen verwenden immer noch die Methode von John von Neumann.

1999 fügte Intel dem i810 Chipsatz einen Hardware-Zufallszahlengenerator hinzu. Diese Implementierung lieferte echte Zufallszahlen auf der Grundlage von Temperaturrauschen. Dennoch funktionierte er nicht so schnell wie Software-Zufallszahlengeneratoren. Im Jahr 2012 fügte Intel seinen Chips die Befehle RDRAND und RDSEED hinzu, um echte Zufallszahlen auf der Grundlage derselben Temperaturschwankungen zu erzeugen, aber jetzt mit einer Geschwindigkeit von bis zu 500 Mb/s.

Es wird immer noch darüber diskutiert, welcher Zufallszahlengenerator in diesem oder jenem System, Betriebssystem-Kernel, Programmiersprache, kryptographischer Bibliothek usw. verwendet werden sollte. Viele Varianten von Algorithmen sind für Geschwindigkeit, Speicherplatzersparnis und Sicherheit optimiert. Die Zufallszahlengeneratoren haben sich weiterentwickelt und werden in verschiedenen Anwendungen eingesetzt, z.B. zur Erstellung von Zufallspasswörtern, zur Generierung sicherer Verschlüsselungsschlüssel und zur Simulation von realen Ereignissen zu Forschungszwecken.