Generador de numeros
Rueda generadora de números aleatorios
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Un generador de números pseudoaleatorios criptográficamente seguro (CSPRNG) o generador criptográfico de números pseudoaleatorios (CPRNG)[1] es un generador de números pseudoaleatorios (PRNG) con propiedades que lo hacen adecuado para su uso en criptografía. También se conoce vagamente como generador criptográfico de números aleatorios (CRNG) (véase Generación de números aleatorios § Números “verdaderos” frente a pseudoaleatorios)[2][3].
Por otro lado, la generación de una clave maestra requiere una mayor calidad, como más entropía. Y en el caso de los “one-time pads”, la garantía teórica de la información de secreto perfecto sólo es válida si el material de la clave procede de una fuente aleatoria verdadera con alta entropía, por lo que cualquier tipo de generador de números pseudoaleatorios es insuficiente.
Idealmente, la generación de números aleatorios en los CSPRNG utiliza entropía obtenida de una fuente de alta calidad, generalmente la API de aleatoriedad del sistema operativo. Sin embargo, se han encontrado correlaciones inesperadas en varios de estos procesos aparentemente independientes. Desde el punto de vista de la teoría de la información, la cantidad de aleatoriedad, la entropía que se puede generar, es igual a la entropía proporcionada por el sistema. Pero a veces, en situaciones prácticas, se necesitan más números aleatorios que entropía disponible. Además, los procesos para extraer aleatoriedad de un sistema en funcionamiento son lentos en la práctica real. En tales casos, a veces se puede utilizar un CSPRNG. Un CSPRNG puede “estirar” la entropía disponible sobre más bits.
Generador de números aleatorios 1-100
Esta librería (7,55 KB, tamaño gzipped: 2,84 KB) contiene los siguientes métodos: un PRNG (pseudo random number generator) llamado Alea y cuatro generadores de números hash, MurmurHash2 y MurmurHash3 para cadenas hash de 32 y 128 bits (x86 y x64).
⚠️ Atención: ¡La semilla 1 por defecto no debe ser utilizada! Produce un duplicado en 4370 llamadas. Esto se puede evitar mediante el uso de una semilla mayor o igual a 2. Sin embargo, esto todavía se incluye en la biblioteca para no romper las aplicaciones que utilizan el comportamiento por defecto.
Ahora puede crear un nuevo generador llamando a la función con una semilla igual o mayor que 2. El número 0, float o números negativos no son válidos y lanzarán un TypeError. Ver el comentario al principio de esta sección sobre por qué evitar 1 como semilla.
Puedes establecer el estado con setState de dos maneras. O bien no pasas ningún parámetro a la función state, donde se restablecerá el estado al estado inicial. O puedes pasar un objeto state para restaurar un estado anterior:
Tanto murmurhash2_x86_32 como murmurhash3_x86_32 generarán un número de 32 bits sin signo. Las funciones murmurhash3_x86_128 y murmurhash3_x64_128 generarán una cadena de 128 bits. Para mostrar la diferencia:
Generador de números aleatorios personalizado
Los generadores de números aleatorios son importantes en muchos tipos de aplicaciones técnicas, como la física, la ingeniería o los estudios matemáticos por ordenador (por ejemplo, las simulaciones de Montecarlo), la criptografía y los juegos de azar (en servidores de juegos).
Una combinación de tres pequeños LCG, adaptados a CPU de 16 bits. Ampliamente utilizado en muchos programas, por ejemplo, se utiliza en Excel 2003 y versiones posteriores para la función RAND de Excel[9] y fue el generador por defecto en el lenguaje Python hasta la versión 2.2.[10].
Simple de implementar, rápido, pero poco conocido. Con las inicializaciones adecuadas, supera todas las pruebas empíricas actuales y se ha demostrado formalmente que converge. Fácil de ampliar para longitudes de periodo arbitrarias y rendimiento estadístico mejorado en dimensiones mayores y con mayor precisión.
Pertenece a la clase de generadores congruentes lineales matriciales, una generalización de LCG. El fundamento de la familia de generadores MIXMAX se basa en resultados de la teoría ergódica y la mecánica clásica.
Se trata de un subtipo muy rápido de generadores LFSR. Marsaglia también propuso como mejora el generador xorwow, en el que la salida de un generador xorshift se suma con una secuencia de Weyl. El generador xorwow es el generador por defecto de la biblioteca CURAND de la interfaz de programación de aplicaciones nVidia CUDA para unidades de procesamiento gráfico.
Generador de listas de números aleatorios
Este es un generador de números aleatorios, rng herramienta que puede elegir un número al azar para usted mediante el uso de una rueda. Este generador de números facilitar el proceso de inserción de los números a la rueda si usted tiene un montón de entradas de números secuenciales. Hay 2 modos disponibles para este generador de números aleatorios que son el modo normal y el modo de eliminación. Después de girar la rueda, se mostrará el resultado numérico. El resultado se guardará en el historial y podrás seguir girando la rueda.
Entrada: MIN( )INTERVALO MAX*Máximo 1000 PorcionesExcluir:* Números a excluir (separados por coma ,)TMétodo de entrada: Por rangoPor fórmulaTipo de resultado: INPUTSTool Settings(Click to Expand)Versión 85 (Dic 30)Enlaces Rápidos de Herramientas: Rueda de Selección, Rueda de Selección de Equipo, Rueda de Selección de Sí No, Rueda de Selección de Letras, Rueda de Selección de País, Rueda de Selección de Imagen
El primer resultado se basa en métodos de introducción de rangos o fórmulas. Esto es útil cuando sólo necesita menos de 1000 (Escritorio/Tablet) o 500 (Móvil) números diferentes. No puede poner más de estos números debido a la limitación de tamaño de la rueda. Por defecto, es una ruleta de 10 valores.