最近抱讀了一些機率的書,突然發現這門學問還滿有趣的。除了有趣,一些基本的機率分配及常見的隨機過程都非常實用。在複習的過程,當然也要作個紀錄: Random Number Generators 如果想跑些像 Monte Carlo 這類對隨機性很要求的 simulation ,有必要好好檢視一下手邊的隨機數產生器(Random Number Generator, RNG)是否合格。 線性同餘法(Linear congruential generators, LCGs)是多數開發環境標準的 RNG。它雖可以輕快、方便地產生隨機數;不幸地,它產生的隨機數,很容易就不夠隨機,不適合用在嚴肅的場合。 對於 RNG ,我們重視的有: 演算法要簡單、計算要快速 要能通過各種隨機性測試,特定模式不可出現在我們運用的場合。 用於密碼學領域時,還要夠安全,不易被破解