Generering av tilfeldige tall i datamaskiner

[stich_it]

nå får du for svarte gi deg

du kan ikke skylde meg for alt som kommer frem av påstander

Helt riktig, jeg kan kun holde deg ansvarlig og gi deg skyld for dine egne påstander og teorier.

Som er akkurat det jeg gjør.

 

Det skulle stå at det er påstått at datamaskiner kan gererer tilfeldige tall

det var det jeg vill ha frem her

så det du sier nå er at du mener det er påstått at man kan generere tilfeldige tall, noe som er et hav av forskjell på hva du har sagt i begynnelsen av det som er blitt en tråd nå, rent på grunn av at du påsto det du gjorde.

men hvis det var det du ville frem til, hvorfor sa du ikke det med en gang?

 

 

Nå påståes det også alt kan beregnes ,også kaos teorien

Då kan man lure på hva som faktisk er tilfeldigheter

Nå påstår DU at alt kan beregnes. dine uttalelser bærer som vanlig preg av at du ikke leser det som blir linket til og bare lett skumleser gjennom andres innlegg.

selvfølgelig kan man lure på hva som er tilfeldigheter, men det er da absolutt på siden av det som diskuteres i denne tråden og var trådens utgangspunkt.

Endret 5. september 2012 av stich_it

[sinnaelgen]

så det du sier nå er at du mener det er påstått at man kan generere tilfeldige tall, noe som er et hav av forskjell på hva du har sagt i begynnelsen av det som er blitt en tråd nå, rent på grunn av at du påsto det du gjorde.

men hvis det var det du ville frem til, hvorfor sa du ikke det med en gang?

 

ja, jeg formulerte meg veldig dårlig i det utsagnet og overså etterhvert

Nå har du tydeligvis ikke lagt så mye til hva som står i den andre linjen der

 

Der sier jeg at det er programavhengig , noe som stille spørsmål om påstanden er helt riktig

Endret 5. september 2012 av den andre elgen

[Jotun]

Du formulerer deg alltid dårlig Elgen.

 

hvordan det fungerer internt inne i pcen kan jeg ikke svare på.

for å forklare det så må jeg ty til det programeringsspråket jeg bruker

 

men etter beskrivelsen til Delphi sine hjelpefiler (programmeringsspråket t jeg bruker ) så har man fler funksjoner som skal generere tilfeldige tall

 

 

Generates random numbers with Gaussian distribution.

 

 

RandG produces random numbers with Gaussian distribution about the Mean. This is useful for simulating data with sampling errors and expected deviations from the Mean.

 

-

RandSeed stores the built-in random number generator's seed.

 

 

By assigning a specific value to RandSeed, you can use the Random function to repetitively generate a specific sequence of random numbers. This is useful for applications that deal with data statistics and simulations. For applications that deal with encryption, see the note under the Random function.

 

-

Generates random numbers within a specified range.

 

 

In Delphi code, Random returns a random number within the range 0 &--#60;= X &--#60; Range. If Range is not specified, the result is a real-type random number within the range:

0 &--#60;= X &--#60; 1.

To initialize the random number generator, add a single call Randomize or assign a value to the RandSeed variable before making any calls to Random.

Note: Because the implementation of the Random function may change between compiler versions, we do not recommend using Random for encryption or other purposes that require reproducible sequences of pseudo-random numbers.

 

 

og så må sartverdien også være tilfeldig

 

Initializes the random number generator with a random value.

 

 

Randomize initializes the built-in random number generator with a random value (obtained from the system clock). The random number generator should be initialized by making a call to Randomize, or by assigning a value to RandSeed.

Do not combine the call to Randomize in a loop with calls to the Random function. Typically, Randomize is called only once, before all calls to Random.

 

Da kan jeg ikke se at tallene er så furustigbare likevel

Hva prøver du å si her da?

[sinnaelgen]

Du formulerer deg alltid dårlig Elgen.

 

ja dessverre ,

men ikke alltid vel ?

 

Hva prøver du å si her da?

 

en forklaring på hvordan det skal foregå.

[Jotun]

Men du sier jo at gjør man slik blir det tilfeldige tall.

 

Og, jo. Alltid.

[Terrasque]

Holder dere enda på å diskutere dette?

 

Nåja, er ikke akkurat uvanlig i de trådene elgen vimser inn i, men allikavel..

 

Er som oftest to steg i forbindelse med random tall (data) fra datamaskiner:

 

1. Innhenting av tilfeldig data

2. Pseudorandom number generator

 

For steg 1 så bruker man ofte microsekund delen av klokkeslettet, gjerne kombinert med andre kilder, som f.eks nettverksdata, mus/keyboard input, harddisk forsinkelser, og tid det tar å kjøre deler av et program. I enkle tilfeller holder det å ta microsekund tiden når programmet starter. Det vil gi deg et tall mellom 0 og 1.000.000 avhengig av når inni sekundet den delen av koden ble kjørt.

 

Når man har nok entropy til å seede en PRNG, så vil den generere en sekvens av numre (data) så lang som man trenger. Samme PRNG algoritme med samme seed vil forresten generere samme data (output sequence). Man har også et subset av PRNG, kalt Cryptographically Secure PRNG (CSPRNG), der output sequence ikke kan forutsies om man ikke vet seed verdien, selv om man har deler av eller alle tall generert før av den seed'en.

 

Et enkelt eksempel på PRNG (og en av de første, om ikke den første PRNG) er "Middle-square" (sakset fra Wikipedia) :

 

Take any number, square it, remove the middle digits of the resulting number as the "random number", then use that number as the seed for the next iteration.

 

For example, squaring the number "1111" yields "1234321", which can be written as "01234321", an 8-digit number being the square of a 4-digit number. This gives "2343" as the "random" number. Repeating this procedure gives "4896" as the next result, and so on.

 

Den er såpass enkel at de fleste forstår den uten problemer, som gjør den til et ok eksempel. However, den er også ekstremt dårlig sett i forhold til moderne PRNG (og helt komplett ubrukelig som CSPRNG).

Endret 5. september 2012 av Terrasque

[StormEagle]

..................

Nå handler ikke bare tilfeldighet om hva man kan regne seg til ut fra variabler heller, men om det er ett system i tallene.

Med f.eks støysensorer, temperaturforandringer osv, vil man med milliarder av tall(antagelig langt før) etterhvert se ett mønster på hva som skjer og dermed kunne forutse tallet(helt eller delvis), uavhengig av måten man kommer frem til tallet på.

Etter mange nok tall kan man nok begynne å skimte eller helt løse algoritmen bak "pseudorandom" nummer generatoren (PRNG) ja, men man kan jo fortsatt ikke forutse nøyaktig tallet som kommer ut hvis kilden til "seed" nummeret som denne generatoren bruker er tilstrekkelig tilfeldig. F.eks som jeg nevnte signaler fra en sensor (eller helst flere sensorer som er blandet sammen) hvor man ser på en så liten del av måleområdet at man i praksis bare sitter igjen med målestøyen til sensoren.

 

F.eks kan man bruke mikrofonen på PC'en og kutte bort alt av definerte lyder også bare forsterke opp "bruset" eller støyen som kommer fra mikrofonen og bruke dette i kombinasjon med andre kilder som f.eks langt-bak-komma tallet for temperaturen på CPU temperaturen for å komme frem til "seed tallet" som man mater PRNG med.

 

Det er masser av sensorer i en moderne PC man kan bruke til å generere "seed nummer" med. F.eks tastetrykk og museposisjon og klikk, temperatursensorer på CPU og andre steder, aksellerometere som er i mange moderne laptop'er, utnyttelse av div ting som CPU belastning og hvor mye ram og lagringsplass som brukes, verdier av det som til en hver tid vises på alle pikslene på skjermen på PC'en, osv.

Og mange av disse parameterne (eller nesten alle vel) påvirkes av brukeren og er dermed ganske vanskelig eller umulig å forutsi uten å selv sitte med dataene PRNG mates med som "seed tall".

 

Så sitter man på den aktuelle PC'en og dermed har tilgang på alle data som PRNG kan mates med kan man i teorien forutsi resultatet etter lang analyse av masser av resultater hvor man da etterhvert finner ut algoritmen til PRNG, men hvis man sitter utenfra og skal prøve og forutsi det blir det mye verre siden man da ikke har tilgang på alle de potensielle "seed dataene".

Endret 5. september 2012 av flesvik

[sinnaelgen]

et eksempel genere et hvis antall tall mellom 0 og 10 der verdien skal være tilfeldig .

Hvor lang tid går det før man har vær gjennom alle talene ?

hvis man så sjekker hvor mange ganger hver tall forkommer så er jeg rimelig sikker på at man ganske for vil se et mønster i tallene

 

det virker ikke tilfeldig for min del

[Han Far]

et eksempel genere et hvis antall tall mellom 0 og 10 der verdien skal være tilfeldig .

Hvor lang tid går det før man har vær gjennom alle talene ?

hvis man så sjekker hvor mange ganger hver tall forkommer så er jeg rimelig sikker på at man ganske for vil se et mønster i tallene

 

det virker ikke tilfeldig for min del

 

Du har helt rett i at det ikke er veldig tilfeldig hvis du faktisk kan finne et mønster i det. Greia er at du ikke KAN det. Hvis du tar tallene dine fra en kryptografisk sterk tallgenerator, vil det være like vanskelig å forutsi det neste tallet som å bryte AES.

[SirDrinkAlot]

Dette er veldig enkelt egentlig. En "sann" tilfeldig streng med tall må være generert av en stokastisk prosess, ingen datamaskin kan derfor generere det. Dessuten lager det ikke mening å snakke om sann tilfeldighet når man snakker om en endelig streng med tall. Enhver endelig streng med tall kan genereres av en datamaskin. Det man mener med tilfeldighet, alle andre steder utenom metafysikk og diverse internettforum er en streng med tall som har så høy entropi at det korteste programmet som kan reprodusere strengen er strengen selv.

 

Metoden som ble beskrevet på howstuffworks lager ikke tall som er tilfeldige, men de har mange av egenskapene til en tilfeldig streng med tall, f.eks de er mer eller mindre uniformt fordelt.

Endret 6. september 2012 av SirDrinkAlot

[LonelyMan]

HELT tilfeldig tall generering går ikke an å skape på noen måter, men det fine med det er at vi heller ikke trenger det. Alt vi behøver er random generering som er uforutsigbar og har god spredning, dvs tallet 1 skal ha nøyaktig like stor sannsynlighet for å bli valgt som tallet 100.

 

Pseudo random generatorer som er skrevet i software kan være ganske raske avhengig av hvilken algoritme som brukes, jeg foretrekker mersenne twister skrevet for bruk av SSE den er ikke bare lynrask men ekstremt god.

 

Men nå skal det sies at intel sine nye ivy bridge prosessorer allerede støtter random generering direkte på cpu og intel garanterer for at den genererer ekstremt unike tall. RdRand heter instruksjonen og jeg har den faktisk på min cpu her nå. Jeg har forøvrig også støtte for AES kryptering på cpu'en.

[sinnaelgen]

Men er det

1: 100% tilfeldige tall ,

eller

2: bare god nok til kunne brukes ?

[Terrasque]

if you can't predict them, how would you know the difference?