Заметим, что в идеале кривая плотности распределения случайных чисел выглядела бы так, как показано на рис. 22.3 . То есть в идеальном случае в каждый интервал попадает одинаковое число точек: N i = N /k , где N общее число точек, k количество интервалов, i = 1, , k .
порождаемых идеальным генератором теоретически
Следует помнить, что генерация произвольного случайного числа состоит из двух этапов:
- генерация нормализованного случайного числа (то есть равномерно распределенного от 0 до 1);
- преобразование нормализованных случайных чисел r i в случайные числа x i , которые распределены по необходимому пользователю (произвольному) закону распределения или в необходимом интервале.
Генераторы случайных чисел по способу получения чисел делятся на:
- физические;
- табличные;
- алгоритмические.
Физические ГСЧ
Примером физических ГСЧ могут служить: монета («орел» 1, «решка» 0); игральные кости; поделенный на секторы с цифрами барабан со стрелкой; аппаратурный генератор шума (ГШ), в качестве которого используют шумящее тепловое устройство, например, транзистор (рис. 22.422.5 ).
| Задача «Генерация случайных чисел при помощи монеты» | |
|
Сгенерируйте случайное трехразрядное число, распределенное по равномерному закону в интервале от 0 до 1, с помощью монеты. Точность три знака после запятой. |
|
Первый способ решения задачи
Начертите интервал от 0 до 1. Считывая числа в последовательности слева направо, разбивайте интервал пополам и выбирайте каждый раз одну из частей очередного интервала (если выпал 0, то левую, если выпала 1, то правую). Таким образом, можно добраться до любой точки интервала, сколь угодно точно. Итак, 1 : интервал делится пополам и , выбирается правая половина, интервал сужается: . Следующее число, 0 : интервал делится пополам и , выбирается левая половина , интервал сужается: . Следующее число, 0 : интервал делится пополам и , выбирается левая половина , интервал сужается: . Следующее число, 1 : интервал делится пополам и , выбирается правая половина , интервал сужается: . По условию точности задачи решение найдено: им является любое число из интервала , например, 0.625. В принципе, если подходить строго, то деление интервалов нужно продолжить до тех пор, пока левая и правая границы найденного интервала не СОВПАДУТ между собой с точностью до третьего знака после запятой. То есть с позиций точности сгенерированное число уже не будет отличимо от любого числа из интервала, в котором оно находится.
Второй способ решения задачи
|
Табличные ГСЧ
Табличные ГСЧ в качестве источника случайных чисел используют специальным образом составленные таблицы, содержащие проверенные некоррелированные, то есть никак не зависящие друг от друга, цифры. В табл. 22.1 приведен небольшой фрагмент такой таблицы. Обходя таблицу слева направо сверху вниз, можно получать равномерно распределенные от 0 до 1 случайные числа с нужным числом знаков после запятой (в нашем примере мы используем для каждого числа по три знака). Так как цифры в таблице не зависят друг от друга, то таблицу можно обходить разными способами, например, сверху вниз, или справа налево, или, скажем, можно выбирать цифры, находящиеся на четных позициях.
| Таблица 22.1. Случайные цифры. Равномерно распределенные от 0 до 1 случайные числа |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Случайные цифры | Равномерно распределенные от 0 до 1 случайные числа |
|||||||
| 9 | 2 | 9 | 2 | 0 | 4 | 2 | 6 | 0.929 |
| 9 | 5 | 7 | 3 | 4 | 9 | 0 | 3 | 0.204 |
| 5 | 9 | 1 | 6 | 6 | 5 | 7 | 6 | 0.269 |
Достоинство данного метода в том, что он дает действительно случайные числа, так как таблица содержит проверенные некоррелированные цифры. Недостатки метода: для хранения большого количества цифр требуется много памяти; большие трудности порождения и проверки такого рода таблиц, повторы при использовании таблицы уже не гарантируют случайности числовой последовательности, а значит, и надежности результата.
Находится таблица, содержащая 500 абсолютно случайных проверенных чисел (взято из книги И. Г. Венецкого, В. И. Венецкой «Основные математико-статистические понятия и формулы в экономическом анализе»).
Алгоритмические ГСЧ
Числа, генерируемые с помощью этих ГСЧ, всегда являются псевдослучайными (или квазислучайными), то есть каждое последующее сгенерированное число зависит от предыдущего:
r i + 1 = f (r i ) .
Последовательности, составленные из таких чисел, образуют петли, то есть обязательно существует цикл, повторяющийся бесконечное число раз. Повторяющиеся циклы называются периодами .
Достоинством данных ГСЧ является быстродействие; генераторы практически не требуют ресурсов памяти, компактны. Недостатки: числа нельзя в полной мере назвать случайными, поскольку между ними имеется зависимость, а также наличие периодов в последовательности квазислучайных чисел.
Рассмотрим несколько алгоритмических методов получения ГСЧ:
- метод серединных квадратов;
- метод серединных произведений;
- метод перемешивания;
- линейный конгруэнтный метод.
Метод серединных квадратов
Имеется некоторое четырехзначное число R 0 . Это число возводится в квадрат и заносится в R 1 . Далее из R 1 берется середина (четыре средних цифры) новое случайное число и записывается в R 0 . Затем процедура повторяется (см. рис. 22.6 ). Отметим, что на самом деле в качестве случайного числа необходимо брать не ghij , а 0.ghij с приписанным слева нулем и десятичной точкой. Этот факт отражен как на рис. 22.6 , так и на последующих подобных рисунках.
 |
Недостатки метода: 1) если на некоторой итерации число R 0 станет равным нулю, то генератор вырождается, поэтому важен правильный выбор начального значения R 0 ; 2) генератор будет повторять последовательность через M n шагов (в лучшем случае), где n разрядность числа R 0 , M основание системы счисления.
Для примера на рис. 22.6 : если число R 0 будет представлено в двоичной системе счисления, то последовательность псевдослучайных чисел повторится через 2 4 = 16 шагов. Заметим, что повторение последовательности может произойти и раньше, если начальное число будет выбрано неудачно.
Описанный выше способ был предложен Джоном фон Нейманом и относится к 1946 году. Поскольку этот способ оказался ненадежным, от него очень быстро отказались.
Метод серединных произведений
Число R 0 умножается на R 1 , из полученного результата R 2 извлекается середина R 2 * (это очередное случайное число) и умножается на R 1 . По этой схеме вычисляются все последующие случайные числа (см. рис. 22.7 ).
 |
Метод перемешивания
В методе перемешивания используются операции циклического сдвига содержимого ячейки влево и вправо. Идея метода состоит в следующем. Пусть в ячейке хранится начальное число R 0 . Циклически сдвигая содержимое ячейки влево на 1/4 длины ячейки, получаем новое число R 0 * . Точно так же, циклически сдвигая содержимое ячейки R 0 вправо на 1/4 длины ячейки, получаем второе число R 0 ** . Сумма чисел R 0 * и R 0 ** дает новое случайное число R 1 . Далее R 1 заносится в R 0 , и вся последовательность операций повторяется (см. рис. 22.8 ).
 |
Обратите внимание, что число, полученное в результате суммирования R 0 * и R 0 ** , может не уместиться полностью в ячейке R 1 . В этом случае от полученного числа должны быть отброшены лишние разряды. Поясним это для рис. 22.8 , где все ячейки представлены восемью двоичными разрядами. Пусть R 0 * = 10010001 2 = 145 10 , R 0 ** = 10100001 2 = 161 10 , тогда R 0 * + R 0 ** = 100110010 2 = 306 10 . Как видим, число 306 занимает 9 разрядов (в двоичной системе счисления), а ячейка R 1 (как и R 0 ) может вместить в себя максимум 8 разрядов. Поэтому перед занесением значения в R 1 необходимо убрать один «лишний», крайний левый бит из числа 306, в результате чего в R 1 пойдет уже не 306, а 00110010 2 = 50 10 . Также заметим, что в таких языках, как Паскаль, «урезание» лишних битов при переполнении ячейки производится автоматически в соответствии с заданным типом переменной.
Линейный конгруэнтный метод
Линейный конгруэнтный метод является одной из простейших и наиболее употребительных в настоящее время процедур, имитирующих случайные числа. В этом методе используется операция mod(x , y ) , возвращающая остаток от деления первого аргумента на второй. Каждое последующее случайное число рассчитывается на основе предыдущего случайного числа по следующей формуле:
r i + 1 = mod(k · r i + b , M ) .
Последовательность случайных чисел, полученных с помощью данной формулы, называется линейной конгруэнтной последовательностью . Многие авторы называют линейную конгруэнтную последовательность при b = 0 мультипликативным конгруэнтным методом , а при b ≠ 0 смешанным конгруэнтным методом .
Для качественного генератора требуется подобрать подходящие коэффициенты. Необходимо, чтобы число M было довольно большим, так как период не может иметь больше M элементов. С другой стороны, деление, использующееся в этом методе, является довольно медленной операцией, поэтому для двоичной вычислительной машины логичным будет выбор M = 2 N , поскольку в этом случае нахождение остатка от деления сводится внутри ЭВМ к двоичной логической операции «AND». Также широко распространен выбор наибольшего простого числа M , меньшего, чем 2 N : в специальной литературе доказывается, что в этом случае младшие разряды получаемого случайного числа r i + 1 ведут себя так же случайно, как и старшие, что положительно сказывается на всей последовательности случайных чисел в целом. В качестве примера можно привести одно из чисел Мерсенна , равное 2 31 1 , и таким образом, M = 2 31 1 .
Одним из требований к линейным конгруэнтным последовательностям является как можно большая длина периода. Длина периода зависит от значений M , k и b . Теорема, которую мы приведем ниже, позволяет определить, возможно ли достижение периода максимальной длины для конкретных значений M , k и b .
Теорема . Линейная конгруэнтная последовательность, определенная числами M , k , b и r 0 , имеет период длиной M тогда и только тогда, когда:
- числа b и M взаимно простые;
- k 1 кратно p для каждого простого p , являющегося делителем M ;
- k 1 кратно 4, если M кратно 4.
Наконец, в заключение рассмотрим пару примеров использования линейного конгруэнтного метода для генерации случайных чисел.
Было установлено, что ряд псевдослучайных чисел, генерируемых на основе данных из примера 1, будет повторяться через каждые M /4 чисел. Число q задается произвольно перед началом вычислений, однако при этом следует иметь в виду, что ряд производит впечатление случайного при больших k (а значит, и q ). Результат можно несколько улучшить, если b нечетно и k = 1 + 4 · q в этом случае ряд будет повторяться через каждые M чисел. После долгих поисков k исследователи остановились на значениях 69069 и 71365 .
Генератор случайных чисел, использующий данные из примера 2, будет выдавать случайные неповторяющиеся числа с периодом, равным 7 миллионам.
Мультипликативный метод генерации псевдослучайных чисел был предложен Д. Г. Лехмером (D. H. Lehmer) в 1949 году.
Проверка качества работы генератора
От качества работы ГСЧ зависит качество работы всей системы и точность результатов. Поэтому случайная последовательность, порождаемая ГСЧ, должна удовлетворять целому ряду критериев.
Осуществляемые проверки бывают двух типов:
- проверки на равномерность распределения;
- проверки на статистическую независимость.
Проверки на равномерность распределения
1) ГСЧ должен выдавать близкие к следующим значения статистических параметров, характерных для равномерного случайного закона:
2) Частотный тест
Частотный тест позволяет выяснить, сколько чисел попало в интервал (m r σ r ; m r + σ r ) , то есть (0.5 0.2887; 0.5 + 0.2887) или, в конечном итоге, (0.2113; 0.7887) . Так как 0.7887 0.2113 = 0.5774 , заключаем, что в хорошем ГСЧ в этот интервал должно попадать около 57.7% из всех выпавших случайных чисел (см. рис. 22.9 ).
в случае проверки его на частотный тест
Также необходимо учитывать, что количество чисел, попавших в интервал (0; 0.5) , должно быть примерно равно количеству чисел, попавших в интервал (0.5; 1) .
3) Проверка по критерию «хи-квадрат»
Критерий «хи-квадрат» (χ 2 -критерий) это один из самых известных статистических критериев; он является основным методом, используемым в сочетании с другими критериями. Критерий «хи-квадрат» был предложен в 1900 году Карлом Пирсоном. Его замечательная работа рассматривается как фундамент современной математической статистики.
Для нашего случая проверка по критерию «хи-квадрат» позволит узнать, насколько созданный нами реальный ГСЧ близок к эталону ГСЧ , то есть удовлетворяет ли он требованию равномерного распределения или нет.
Частотная диаграмма эталонного ГСЧ представлена на рис. 22.10 . Так как закон распределения эталонного ГСЧ равномерный, то (теоретическая) вероятность p i попадания чисел в i -ый интервал (всего этих интервалов k ) равна p i = 1/k . И, таким образом, в каждый из k интервалов попадет ровно по p i · N чисел (N общее количество сгенерированных чисел).
Реальный ГСЧ будет выдавать числа, распределенные (причем, не обязательно равномерно!) по k интервалам и в каждый интервал попадет по n i чисел (в сумме n 1 + n 2 + + n k = N ). Как же нам определить, насколько испытываемый ГСЧ хорош и близок к эталонному? Вполне логично рассмотреть квадраты разностей между полученным количеством чисел n i и «эталонным» p i · N . Сложим их, и в результате получим:
χ 2 эксп. = (n 1 p 1 · N ) 2 + (n 2 p 2 · N ) 2 + + (n k p k · N ) 2 .
Из этой формулы следует, что чем меньше разность в каждом из слагаемых (а значит, и чем меньше значение χ 2 эксп. ), тем сильнее закон распределения случайных чисел, генерируемых реальным ГСЧ, тяготеет к равномерному.
В предыдущем выражении каждому из слагаемых приписывается одинаковый вес (равный 1), что на самом деле может не соответствовать действительности; поэтому для статистики «хи-квадрат» необходимо провести нормировку каждого i -го слагаемого, поделив его на p i · N :
Наконец, запишем полученное выражение более компактно и упростим его:
Мы получили значение критерия «хи-квадрат» для экспериментальных данных.
В табл. 22.2 приведены теоретические значения «хи-квадрат» (χ 2 теор. ), где ν = N 1 это число степеней свободы, p это доверительная вероятность, задаваемая пользователем, который указывает, насколько ГСЧ должен удовлетворять требованиям равномерного распределения, или p это вероятность того, что экспериментальное значение χ 2 эксп. будет меньше табулированного (теоретического) χ 2 теор. или равно ему .
| Таблица 22.2. Некоторые процентные точки χ 2 -распределения |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| p = 1% | p = 5% | p = 25% | p = 50% | p = 75% | p = 95% | p = 99% | |
| ν = 1 | 0.00016 | 0.00393 | 0.1015 | 0.4549 | 1.323 | 3.841 | 6.635 |
| ν = 2 | 0.02010 | 0.1026 | 0.5754 | 1.386 | 2.773 | 5.991 | 9.210 |
| ν = 3 | 0.1148 | 0.3518 | 1.213 | 2.366 | 4.108 | 7.815 | 11.34 |
| ν = 4 | 0.2971 | 0.7107 | 1.923 | 3.357 | 5.385 | 9.488 | 13.28 |
| ν = 5 | 0.5543 | 1.1455 | 2.675 | 4.351 | 6.626 | 11.07 | 15.09 |
| ν = 6 | 0.8721 | 1.635 | 3.455 | 5.348 | 7.841 | 12.59 | 16.81 |
| ν = 7 | 1.239 | 2.167 | 4.255 | 6.346 | 9.037 | 14.07 | 18.48 |
| ν = 8 | 1.646 | 2.733 | 5.071 | 7.344 | 10.22 | 15.51 | 20.09 |
| ν = 9 | 2.088 | 3.325 | 5.899 | 8.343 | 11.39 | 16.92 | 21.67 |
| ν = 10 | 2.558 | 3.940 | 6.737 | 9.342 | 12.55 | 18.31 | 23.21 |
| ν = 11 | 3.053 | 4.575 | 7.584 | 10.34 | 13.70 | 19.68 | 24.72 |
| ν = 12 | 3.571 | 5.226 | 8.438 | 11.34 | 14.85 | 21.03 | 26.22 |
| ν = 15 | 5.229 | 7.261 | 11.04 | 14.34 | 18.25 | 25.00 | 30.58 |
| ν = 20 | 8.260 | 10.85 | 15.45 | 19.34 | 23.83 | 31.41 | 37.57 |
| ν = 30 | 14.95 | 18.49 | 24.48 | 29.34 | 34.80 | 43.77 | 50.89 |
| ν = 50 | 29.71 | 34.76 | 42.94 | 49.33 | 56.33 | 67.50 | 76.15 |
| ν > 30 | ν + sqrt(2ν ) · x p + 2/3 · x 2 p 2/3 + O (1/sqrt(ν )) | ||||||
| x p = | 2.33 | 1.64 | 0.674 | 0.00 | 0.674 | 1.64 | 2.33 |
Приемлемым считают p от 10% до 90% .
Если χ 2 эксп. много больше χ 2 теор. (то есть p велико), то генератор не удовлетворяет требованию равномерного распределения, так как наблюдаемые значения n i слишком далеко уходят от теоретических p i · N и не могут рассматриваться как случайные. Другими словами, устанавливается такой большой доверительный интервал, что ограничения на числа становятся очень нежесткими, требования к числам слабыми. При этом будет наблюдаться очень большая абсолютная погрешность.
Еще Д. Кнут в своей книге «Искусство программирования» заметил, что иметь χ 2 эксп. маленьким тоже, в общем-то, нехорошо, хотя это и кажется, на первый взгляд, замечательно с точки зрения равномерности. Действительно, возьмите ряд чисел 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, они идеальны с точки зрения равномерности, и χ 2 эксп. будет практически нулевым, но вряд ли вы их признаете случайными.
Если χ 2 эксп. много меньше χ 2 теор. (то есть p мало), то генератор не удовлетворяет требованию случайного равномерного распределения, так как наблюдаемые значения n i слишком близки к теоретическим p i · N и не могут рассматриваться как случайные.
А вот если χ 2 эксп. лежит в некотором диапазоне, между двумя значениями χ 2 теор. , которые соответствуют, например, p = 25% и p = 50%, то можно считать, что значения случайных чисел, порождаемые датчиком, вполне являются случайными.
При этом дополнительно надо иметь в виду, что все значения p i · N должны быть достаточно большими, например больше 5 (выяснено эмпирическим путем). Только тогда (при достаточно большой статистической выборке) условия проведения эксперимента можно считать удовлетворительными.
Итак, процедура проверки имеет следующий вид.
Проверки на статистическую независимость
1) Проверка на частоту появления цифры в последовательности
Рассмотрим пример. Случайное число 0.2463389991 состоит из цифр 2463389991, а число 0.5467766618 состоит из цифр 5467766618. Соединяя последовательности цифр, имеем: 24633899915467766618.
Понятно, что теоретическая вероятность p i выпадения i -ой цифры (от 0 до 9) равна 0.1.
2) Проверка появления серий из одинаковых цифр
Обозначим через n L число серий одинаковых подряд цифр длины L . Проверять надо все L от 1 до m , где m это заданное пользователем число: максимально встречающееся число одинаковых цифр в серии.
В примере «24633899915467766618» обнаружены 2 серии длиной в 2 (33 и 77), то есть n 2 = 2 и 2 серии длиной в 3 (999 и 666), то есть n 3 = 2 .
Вероятность появления серии длиной в L равна: p L = 9 · 10 L (теоретическая). То есть вероятность появления серии длиной в один символ равна: p 1 = 0.9 (теоретическая). Вероятность появления серии длиной в два символа равна: p 2 = 0.09 (теоретическая). Вероятность появления серии длиной в три символа равна: p 3 = 0.009 (теоретическая).
Например, вероятность появления серии длиной в один символ равна p L = 0.9 , так как всего может встретиться один символ из 10, а всего символов 9 (ноль не считается). А вероятность того, что подряд встретится два одинаковых символа «XX» равна 0.1 · 0.1 · 9, то есть вероятность 0.1 того, что в первой позиции появится символ «X», умножается на вероятность 0.1 того, что во второй позиции появится такой же символ «X» и умножается на количество таких комбинаций 9.
Частость появления серий подсчитывается по ранее разобранной нами формуле «хи-квадрат» с использованием значений p L .
Примечание: генератор может быть проверен многократно, однако проверки не обладают свойством полноты и не гарантируют, что генератор выдает случайные числа. Например, генератор, выдающий последовательность 12345678912345 , при проверках будет считаться идеальным, что, очевидно, не совсем так.
В заключение отметим, что третья глава книги Дональда Э. Кнута «Искусство программирования» (том 2) полностью посвящена изучению случайных чисел. В ней изучаются различные методы генерирования случайных чисел, статистические критерии случайности, а также преобразование равномерно распределенных случайных чисел в другие типы случайных величин. Изложению этого материала уделено более двухсот страниц.
Всем доброго времени суток.
Предлагаю заценить очередные полезняшки - целых 3 онлайн генератора. Их основная особенность в том, что всё работает без перезагрузки страницы, очень, очень быстро.
Генератор фраз может быть полезен, если у вас возникла надобность придумать название для монстриков в своей игрушке или «ввернуть» смешное словосочетание в дружеском споре, для лотерей или имитации «подбрасывания монетки» необходимо сгенерировать группу случайных чисел, а для предотвращения взлома аккаунта требуется надёжный пароль. Всё это можно легко получить по заданным критериям на этой странице.
Генератор названий
Может быть просто незаменим в перепалке с товарищами, когда необходимо быстро найти нестандартную фразу и остудить пылко настроенного друга. Но можно использовать просто для того, чтобы поднять настроение. Генератор названий очень прост в работе: достаточно выбрать род словосочетания, алгоритм (частично предопределённые слова или чередование букв заданного размера) и нажать кнопку генерирования названия.
Генератор паролей
Всем известно, что надёжный пароль - хорошая гарантися от взлома аккаунта. Конечно, это не значит, что его не смогут украть, но вероятность того, что он будет подобран, стремится к нулю. Онлайн генератор пароля является хорошим способом быстро получить случайную строку, которую можно будет смело использовать, не опасаясь, что её рассекретят. Доступны цифры, буквы латинского алфавита и следующие символы:
!№;%:?*()_+=-~/<>,.{}
Используя настройки по умолчанию можно получить отличный пароль, но помните, что его надёжность определяется не только количеством символов, но и их разнообразием. Числовую строку довольно легко разгадать методом обычного перебора, но в случае, когда в ней дополнительно содержатся буквы разного регистра, на разгадывание уйдёт непозволительно много времени.
Генератор чисел
Бывают ситуации, когда требуется получить некоторое количество случайных чисел прямо сейчас. Например, нужно заполнить лотерейный билет «5 из 36», и сделать это хочется, доверившись случаю. Или проверить теорию вероятности - если подбросить монетку 30 раз, может ли выпасть 8 реверсов подряд (в качестве орла/решки вполне подойдут цифры 0 и 1)?
С помощью этого генератора вы сможете создавать случайные числа в любом диапазоне. Этот генератор также позволит случайно выбрать или определить число из списка. Или создать массив случайных чисел от 2 до 70 элементов. Этот онлайн инструмент не только позволит вам создавать одно (1), двух (2) или трехзначные (3) случайные числа, но и пяти и семи. Легкий в настройке. Каждый сможет его осилисть. Вы также сможете выбирать случайные числа для онлайн или оффлайн лотерей или конкурсов. И это будет удобно. Вы с легкостью сможете создавать целые таблицы или ряды случайных чисел. Вы в доли секунды получите на своем экране случайное число или их последовательность (набор). Если вы берете последовательность своих чисел, то алгоритм выберет случайное или случайные из них, выпасть может любое. Вы и сами с помощью этого инструмента можете проводить розыгрыши. Выбрав, например, одинаковыми диапазон и количество чисел в результате, вы сможете сгенерировать случайную последовательность (комбинацию). Вы также можете выбирать и случайные буквенные комбинации и слова. Этот инструмент, как и все на нашем сайте, абсолютно бесплатные для пользования (без исключений).
Введите числа диапазона
ОтДо
Генерировать
Изменение диапазона для генерации случайного числа
1..10
1..100
1..1000
1..10000
для лотереи 5 из 36
для лотереи 6 из 45
для лотереи 6 из 49
для лотереи 6 из 59
Количество случайных чисел (1 )
Исключить повторения
Выбирать случайные значения из списка (разделять запятыми или пробелами, если будут найдены запятые, то деление будет производиться по ним, иначе пробелами)
Пожалуйста, помогите сервису одним кликом: Расскажите друзьям про генератор!
Генератор чисел онлайн в 1 клик
Генератор случайных чисел, который представлен на нашем сайте, очень удобен. К примеру, его можно использовать в розыгрышах и лотереях для определения победителя. Призеры определяются таким образом: программой выдается одно или несколько чисел в любом диапазоне, заданном Вами. Подтасовку результатов можно сразу исключить. А благодаря этому победитель определяется в честном выборе.
Иногда требуется получение некоторого количества случайных чисел сразу. К примеру, хочется заполнить лотерейный билет «4 из 35», доверившись случаю. Можно сделать проверку: если подбросить монетку 32 раза, какая будет вероятность того, что выпадет 10 реверсов подряд (орел/решка вполне могут назначаться цифрами 0 и 1)?
Случайное число онлайн видеоинструкция - рандомайзер
Наш генератор чисел очень простой в применении. Он не требует загрузки программы на компьютер – им можно пользоваться онлайн. Для получения нужного Вам числа необходимо установить диапазон случайных чисел, количество и, по желанию, разделитель чисел и исключить повторы.
Чтобы сгенерировать случайные числа в определенном диапазоне частот:
- Выберете диапазон;
- Укажите количество случайных чисел;
- Функция «Разделитель чисел» служит для красоты и удобства их отображения;
- При необходимости включите/отключите повторы при помощи галочки;
- Нажмите кнопку «Сгенерировать».
По итогу Вы получите случайные числа в заданном диапазоне. Результат генератора чисел может быть скопирован или отправлен на e-mail. Лучше всего будет сделать скриншот либо видео данного процесса генерации. Наш рандомайзер решит любые Ваши задачи!
Генератор чисел онлайн - это удобный инструмент, позволяющий получить необходимое количество чисел заданной разрядности и широчайшего диапазона. Нашему генератору случайных чисел можно найти множество применений! Например, можно провести конкурс в ВКонтакте и разыграть там плюшевого медведя в группе байкеров за рипост:)) Также мы будем весьма польщены, если с помощью него Вы решите определить выигрышный номер в какой-либо лотерее или же решите, на какое число ставить в казино. Очень надеемся, что кто-нибудь найдет свое счастливое число онлайн именно у нас!
Диапазон случайных чисел:
Количество:
Исключить повторения?
Сгенерировать числа
Пожалуйста, помогите нам развиваться: Расскажите друзьям про генератор!
Случайное | рандомное число онлайн в 1 клик
Числа окружают нас с самого рождения и играют важную роль в жизни. У многих людей сама работа связана с числами, кто-то полагается на удачу, заполняя числами лотерейные билеты, а кто-то придает им и вовсе мистическое значение. Так или иначе, иногда нам не обойтись без того, чтобы воспользоваться такой программой, как генератор рандомных чисел .
К примеру, вам необходимо организовать розыгрыш призов среди подписчиков вашей группы. Быстро и честно выбрать призеров и поможет наш генератор случайных чисел онлайн. Вам просто нужно, например, задать нужное количество рандомных чисел (по числу призеров) и максимальный диапазон (по числу участников, если им присвоены номера). Подтасовка в таком случае полностью исключается.
Эта программа может также послужить как генератор случайных чисел для лото. К примеру, вы купили билет и хотите полностью полагаться на случайность и удачу в выборе чисел. Тогда наш рандомайзер чисел поможет заполнить ваш лотерейный билет.
Как сгенерировать случайное число: инструкция
Программа случайных чисел работает очень просто. Вам даже не нужно загружать ее на компьютер – все делается в окне браузера, где открыта эта страница. Генерация случайных чисел происходит в соответствии с заданным количеством чисел и их диапазоном – от 0 до 999999999. Чтобы сгенерировать число онлайн, необходимо:
- Выбрать диапазон, в котором вы хотите получить результат. Возможно, вы хотите отсечь числа до 10 или, скажем, 10000;
- Исключить повторения – выбрав этот пункт, вы заставите рандомизатор чисел предлагать вам только уникальные комбинации в рамках определенного диапазона;
- Выбрать количество чисел – от 1 до 99999;
- Нажать кнопку «Сгенерировать числа».
Сколько бы вы чисел не хотели получить в результате, генератор простых чисел выдаст весь результат сразу и вы сможете увидеть его на этой странице, листая поле с числами при помощи мышки или тачпада.
Теперь вы можете воспользоваться готовыми числами так, как вам это необходимо. Из поля с числами вы можете скопировать результат для публикации в группе или отправке по почте. А чтобы результат не вызывал ни у кого сомнений, сделайте скриншот этой страницы, на которой будут хорошо видны параметры рандомизатора чисел и результаты работы программы. Изменить числа в поле невозможно, поэтому возможность подтасовки исключается. Надеемся, вам помог наш сайт и генератор случайных чисел.
