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¿Existen generadores de números aleatorios sin estado? (10)
¿Hay alguna diferencia entre generar múltiples números usando un solo generador de números aleatorios (RNG) versus generar un número por generador y descartarlo? ¿Ambas implementaciones generan números que son igualmente aleatorios? ¿Hay alguna diferencia entre los RNG normales y los RNG seguros para esto?
Tengo una aplicación web que se supone que genera una lista de números aleatorios en nombre de los clientes. Es decir, los números deberían parecer aleatorios desde el punto de vista de cada cliente. ¿Significa esto que necesito retener un RNG aleatorio por sesión de cliente? ¿O puedo compartir un solo RNG en todas las sesiones? ¿O puedo crear y descartar un RNG por solicitud?
ACTUALIZACIÓN : Esta pregunta está relacionada con ¿Es un subconjunto de una secuencia aleatoria también aleatorio?
Los generadores de números aleatorios [1] basados en hardware son posibles, pero no triviales y, a menudo, tienen tasas medias bajas. La disponibilidad también puede ser un problema [2]. Buscar en Google "ruido de disparo" o "deterioro radioactivo" en combinación con "generador de números aleatorios" debería devolver algunos resultados.
Estos sistemas no necesitan mantener el estado. Probablemente no sea lo que estabas buscando.
Como señalaron otros, los sistemas de software son solo pseudoaleatorios y deben mantener el estado.
Un compromiso es usar un RNG basado en hardware para proporcionar un conjunto de entropía (estado almacenado) que esté disponible para inicializar un PRNG. Esto se hace de manera bastante explícita en la implementación de Linux de / dev / random [3] y / dev / urandom [4].
Estos son algunos argumentos acerca de cuán aleatorias son realmente las entradas predeterminadas al pool de entropía / dev / random.
Notas al pie:
- Módulo cualquier problema con nuestra comprensión de la física
- porque estás esperando un proceso aleatorio
- / dev / random features acceso directo al pool de entropía sembrado de varias fuentes que se cree que es real o casi aleatorio, y bloques cuando la entropía está agotada
- / dev / urandom es como / dev / random, pero cuando se agota la entopia, se emplea un hash criptográfico que hace que la entropía sea efectivamente un PRNG con estado
Como ya se ha dicho, es mucho mejor sembrar el PRNG una vez y reutilizarlo. Un PRNG seguro es simplemente uno que es adecuado para aplicaciones criptográficas. La única manera en que la nueva siembra en cada ocasión dará resultados razonablemente aleatorios es cuando proviene de una fuente genuinamente aleatoria del "mundo real", es decir, hardware especializado. Incluso entonces, es posible que la fuente esté sesgada y que teóricamente sea mejor usar el mismo PRNG.
Bueno, siempre que se siembren de forma diferente cada vez que se crean, entonces no, no creo que haya ninguna diferencia; sin embargo, si dependía de algo así como el tiempo, entonces probablemente no serían uniformes, debido a la semilla sesgada.
Normalmente sembrar un nuevo estado toma bastante tiempo para un PRNG serio, y hacer nuevos cada vez no ayudará mucho. El único caso en el que puedo pensar donde podría querer más de un PRNG es para diferentes sistemas, por ejemplo, en un juego de casino tienes un generador para barajar cartas y otro para generar comentarios hechos por los personajes de control de computadora, de esta manera REALMENTE dedicado los usuarios no pueden adivinar los resultados en función de los comportamientos de los personajes.
Una buena solución para la siembra es usar esto (Random.org) , proporcionan números aleatorios generados por el ruido atmosférico de forma gratuita. Podría ser una mejor fuente de siembra que usar el tiempo.
Editar: En su caso, definitivamente usaría un PRNG por cliente, solo por buenos estándares de programación. De todos modos, si comparte un PRNG entre los clientes, seguirá proporcionando valores pseudoaleatorios a cada uno, de una calidad igual a la calidad de su PRNG. Entonces esa es una opción viable pero parece una mala política para programar
Por lo general, es mejor crear un único PRNG y extraer múltiples valores de él. La creación de instancias múltiples significa que debe asegurarse de que las semillas de las instancias estén garantizadas como únicas, lo que requerirá incorporar información específica de la instancia.
Por otro lado, hay mejores Generadores de Números Aleatorios "verdaderos", pero generalmente requieren hardware especializado que hace cosas como derivar datos aleatorios de la varianza de la señal eléctrica dentro de la computadora. A menos que esté realmente preocupado por eso, diría que los Pseudo generadores de números aleatorios integrados en las bibliotecas de idiomas y / o sistema operativo son probablemente suficientes, siempre y cuando el valor inicial no sea fácilmente predecible.
Si crea un RNG y genera un único número aleatorio a partir de él, entonces descarte el RNG, el número generado es solo tan aleatorio como el de la semilla utilizada para iniciar el RNG.
Sería mucho mejor crear un solo RNG y sacar muchos números de él.
Un generador de números aleatorios tiene un estado, eso es realmente una característica necesaria. El siguiente número "aleatorio" es una función del número anterior y de la semilla / estado. Los puristas los llaman generadores de números pseudoaleatorios. Los números pasarán pruebas estadísticas de aleatoriedad, pero en realidad no son aleatorios.
La secuencia de valores aleatorios es finita y se repite.
Piense en un generador de números aleatorios como mezclando una colección de números y luego distribuyéndolos en un orden aleatorio. La semilla se usa para "mezclar" los números. Una vez que se establece la semilla, la secuencia de números es fija y muy difícil de predecir. Algunas semillas se repetirán antes que otras.
La mayoría de los generadores tienen un período que es suficientemente largo para que nadie lo note repitiendo. Un generador de números aleatorios de 48 bits producirá varios cientos de miles de millones de números aleatorios antes de que se repita, con (AFAIK) cualquier valor de inicialización de 32 bits.
Un generador solo generará valores aleatorios cuando le dé una sola semilla y le permita arrojar valores. Si cambia las semillas, los números generados con el nuevo valor inicial pueden no parecer aleatorios en comparación con los valores generados por la semilla anterior: todas las apuestas se desactivan cuando se cambian las semillas. Entonces no.
Un enfoque sensato es tener un generador y "repartir" los números entre sus diversos clientes. No te metas con crear y descartar generadores. No te metas con el cambio de semillas.
Sobre todo, nunca intente escribir su propio generador de números aleatorios. Los generadores incorporados en la mayoría de las bibliotecas de idiomas son realmente buenos. Especialmente los modernos que usan más de 32 bits.
Algunas distribuciones de Linux tienen un dispositivo /dev/random y /dev/urandom . Puede leerlos una vez para sembrar el generador de números aleatorios de su aplicación. Estos tienen más o menos valores aleatorios, pero funcionan al "juntar ruido" de eventos aleatorios del sistema. Úselos con moderación para que haya muchos eventos aleatorios entre los usos.
Vale la pena mencionar que Haskell es un lenguaje que intenta eliminar completamente el estado mutable. Con el fin de conciliar este objetivo con requisitos exigentes como IO (que requiere alguna forma de mutabilidad), las mónadas se deben utilizar para enhebrar el estado de un cálculo al siguiente. De esta forma, Haskell implementa su generador de números pseudoaleatorios. Estrictamente hablando, generar números aleatorios es una operación inherentemente con estado, pero Haskell puede ocultar este hecho moviendo la "mutación" del estado en la operación bind ( >>= ).
Esto probablemente suene un poco abstracto, y realmente no responde completamente su pregunta, pero creo que todavía es aplicable. Desde un punto de vista teórico, es imposible trabajar con un RNG sin involucrar el estado. De todos modos, hay técnicas que pueden usarse para mitigar esta interacción y hacer que parezca que toda la operación es de naturaleza apátrida.
Yo recomendaría usar un solo generador varias veces. Hasta donde yo sé, todos los generadores tienen un estado. Cuando siembras un generador, estableces su estado en algo basado en la semilla. Si sigues generando otros nuevos, es probable que las semillas que elijas no sean tan aleatorias como los números generados al usar solo un generador.
Esto es especialmente cierto con la mayoría de los generadores que he usado, que usan el tiempo actual en milisegundos como semilla.
El uso de un PRNG seguro depende de su aplicación. ¿Para qué se usan los números aleatorios? Si son algo de valor real (por ejemplo, todo lo relacionado criptográficamente), no querrás usar menos.
Los PRNG seguros son mucho más lentos y pueden requerir que las bibliotecas realicen operaciones de precisión arbitraria, pruebas de primalidad, etc., etc.