我最近在某個地方讀到，有效位數較少的數值往往比有效位數較多的數值隨機性要小，誰能更好地解釋一下這個問題？如果你能給我一些關于這個問題和亂數的論文，我將非常感激，只要它沒有大量復雜的數學知識
。uj5u.com熱心網友回復：
這是對用于C庫rand()函式的亂數生成器通常質量不佳的評論。它所回傳的數字應該是完全隨機的--也就是說，如果你要求一百萬個這樣的數字，你將無法找到一個模式來預測下一個數字。
但是，如果 rand() 使用了一種糟糕的演算法，就有可能在它回傳的數字中找到模式，并預測未來的數字，或者是未來數字的某些位。特別是，回傳數字的低階位（即代表2^0、2^1、2^2...的位）比高階位（代表2^31、2^30...的位）更容易預測。例如，我們可能會說，我們不知道下一個數字會是什么，但是它的低位有60%的可能性是1，而不是50%。
解決方法就是不要使用內置的rand()函式，而是使用一個可信的庫或演算法來生成亂數--而且永遠不要 "自己滾"（即撰寫自己的RNG）。
uj5u.com熱心網友回復：
這里有兩件事情在起作用。
首先是演算法。偽亂數發生器（PRNG）輸出的特定位是否比其他位 "弱"，取決于演算法。例如，許多依靠線性遞回的PRNG（如許多線性全能發生器）將產生輸出，其位的周期越短，其意義越小。當所謂的 "模數 "是2的冪（或更普遍的是素數的冪）時，這種情況往往是最糟糕的。下面參考的第一篇論文回顧了線性全等生成器的理論，第二篇論文展示了這類生成器的一個特殊現象。
Steele和Vigna，計算簡單、頻譜良好的全能偽亂數生成器的乘數，2020/2021.
。
Durst, Using linear congruential generators for parallel random number generation, 1989 Winter Simulation Conference.
其次是C語言中rand（和srand）的性質，無論特定的rand實作所使用的演算法如何，這一點都是如此。也許最嚴重的是，rand并不保證偽亂數必須遵循一個特定的分布。欲了解更多資訊，請參閱。為什么使用rand()被認為是不好的？
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