什么是伪随机数(
伪随机数的介绍 -
伪随机数是用确定性的算法计算出来自[0.1]均匀分布的随机数序列。并不真正的随机，但具有类似于随机数的统计特征，如均匀性、独立性等。在计算伪随机数时，若使用的初值不变，那么伪随机数的数序也不变。伪随机数可以用计算机大量生成，在模拟研究中为了提高模拟效率，一般采用伪随机数代替真正的随机还有呢？
伪随机是指在计算机科学中，通过算法生成的、看似随机但实际上是有规律可循的序列。这些序列在表面上类似于真正的随机数，但在给定相同的初始条件或种子时，它们总是产生相同的输出。伪随机数的生成主要依赖于伪随机数生成器（PRNG），这是一种通过数学算法模拟随机过程的软件程序。PRNG通常从一个初始值（..
伪随机数是用确定性的算法计算出来自[0.1]均匀分布的随机数序列。并不真正的随机，但具有类似于随机数的统计特征，如均匀性、独立性等。在计算伪随机数时，若使用的初值不变，那么伪随机数的数序也不变。伪随机数可以用计算机大量生成，在模拟研究中为了提高模拟效率，一般采用伪随机数代替真正的随机还有呢？
伪随机是指在计算机科学中，通过算法生成的、看似随机但实际上是有规律可循的序列。这些序列在表面上类似于真正的随机数，但在给定相同的初始条件或种子时，它们总是产生相同的输出。伪随机数的生成主要依赖于伪随机数生成器（PRNG），这是一种通过数学算法模拟随机过程的软件程序。PRNG通常从一个初始值（..
其实绝对随机的随机数只是一种理想的随机数，即使计算机怎样发展，它也不会产生一串绝对随机的随机数。计算机只能生成相对的随机数，即伪随机数。伪随机数并不是假随机数，这里的“伪”是有规律的意思，就是计算机产生的伪随机数既是随机的又是有规律的。怎样理解呢？产生的伪随机数有时遵守一定的规律，有时不遵守任何等我继续说。
伪随机是指程序生成的数字序列看起来随机，但实际上并非真正意义上的随机数。这种数字序列通常只是一些伪随机数，只有在特定条件下才会满足随机性的要求。举例来说，一个计算机程序可以生成一个伪随机序列，但它仍然可以被预测和计算机破解出来。在计算机科学和密码学中，伪随机数非常重要。加密过程需要使用许还有呢？
为什么说Java中的随机数都是伪随机数 -
1.伪随机数是看似随机实质是固定的周期性序列，也就是有规则的随机。2.只要这个随机数是由确定算法生成的，那就是伪随机，只能通过不断算法优化，使你的随机数更接近随机。随机这个属性和算法本身就是矛盾的)3.通过真实随机事件取得的随机数才是真随机数。Java随机数产生原理：Java的随机数产生是通过线性希望你能满意。
在计算机、通信系统中我们采用的随机数、随机码均为伪随机数、伪随机码。所谓“随机码”，就是无论这个码有多长都不会出现循环的现象，而“伪随机码”在码长达到一定程度时会从其第一位开始循环，由于出现的循环长度相当大，例如CDMA采用42的伪随机码，重复的可能性为4.4万亿分之一，所以可以当成随机好了吧！
伪随机和真随机 -
伪随机数是通过某种算法，获取随机值，不是真的很随机。 伪随机数分为强伪随机数和弱伪随机数。 1.强伪随机数：接近真实随机数，令人满意的特性。随机性与不可预测性，不可预知的。 2.弱伪随机数：满足随机性，可预测的。在游戏当中我们一直提到的“真随机”和“伪随机”，到底是什么说完了。
计算机不会产生绝对随机的随机数，计算机只能产生“伪随机数”。其实绝对随机的随机数只是一种理想的随机数，即使计算机怎样发展，它也不会产生一串绝对随机的随机数。计算机只能生成相对的随机数，即伪随机数。1、随机性：完全乱序2、不可推测性： 从已有的数，无法推测出下一个数；3、不可重复性： 随机好了吧！
伪随机是什么意思? -
现在的计算机还无法产生一个真正的随机数，它能产生的随机数都是伪随机数，在这方面它跟人脑还没法比，但是它有强大的计算功能，可以通过复杂的计算弥补这一缺点。存在一个基本的随机率m，被的随机率都以m和固有概率共同计算，如网络游戏中攻击力的浮动，装备的精炼。m=f(t)是时间t的函数，t至少等会说。
伪随机数是指用数学递推公式所产生的随机数。从实用的角度看，获取这种数的最简单和最自然的方法是利用计算机语言的函数库提供的随机数发生器。典型情况下，它会输出一个均匀分布在0和1区间内的伪随机变量的值。其中应用的最为广泛、研究最彻底的一个算法即线性同余法。线性同余法LCG（Linear Congruence到此结束了？。