我查看了 Rhino source code 以找出它们使用的伪随机函数。显然他们fall back 到Math.random 定义在Java standard library 中的函数。
Math.random 的文档说：
返回一个带正号的双精度值，大于或等于 0.0 且小于 1.0。返回值是伪随机选择的，从该范围（近似）均匀分布。
当这个方法第一次被调用时，它会创建一个新的伪随机数生成器，就像通过表达式一样
new java.util.Random
这个新的伪随机数生成器随后用于对该方法的所有调用，并且不会在其他任何地方使用。
此方法已正确同步，以允许多个线程正确使用。但是，如果许多线程需要以很高的速度生成伪随机数，则可能会减少每个线程对拥有自己的伪随机数生成器的争用。
所以我检查了java.util.Random 的文档，发现this（对于默认构造函数）：
创建一个新的随机数生成器。它的种子根据当前时间初始化为一个值：
public Random() { this(System.currentTimeMillis()); }
在同一毫秒内创建的两个 Random 对象将具有相同的随机数序列。
所以现在我们确定种子是当前时间（以毫秒为单位）。此外，second constructor 的文档说：
使用单个长种子创建一个新的随机数生成器：
public Random(long seed) { setSeed(seed); }
被 next 方法用来保存伪随机数生成器的状态。
setSeed 方法的 documentation 表示：
使用单个长种子设置此随机数生成器的种子。 setSeed 的一般约定是，它会更改此随机数生成器对象的状态，使其处于与刚刚使用参数种子作为种子创建时完全相同的状态。方法 setSeed 由 Random 类实现如下：
synchronized public void setSeed(long seed) {
this.seed = (seed ^ 0x5DEECE66DL) & ((1L << 48) - 1);
haveNextNextGaussian = false;
}
类 Random 的 setSeed 实现碰巧只使用给定种子的 48 位。然而，一般来说，覆盖方法可以使用长参数的所有 64 位作为种子值。注意：虽然种子值是一个 AtomicLong，但这个方法仍然必须同步，以保证 haveNextNextGaussian 的语义正确。
用于生成随机数的actual method是nextDouble：
从这个随机数生成器的序列中返回下一个伪随机、均匀分布的双精度值，介于 0.0 和 1.0 之间。
nextDouble函数的实现如下：
public double nextDouble() {
return (((long)next(26) << 27) + next(27))
/ (double)(1L << 53);
}
显然depends 上的next 函数：
生成下一个伪随机数。子类应该覆盖它，因为它被所有其他方法使用。
next函数的实现如下：
synchronized protected int next(int bits) {
seed = (seed * 0x5DEECE66DL + 0xBL) & ((1L << 48) - 1);
return (int)(seed >>> (48 - bits));
}
这就是您正在寻找的伪随机函数。正如文档中所说：
这是一个线性同余伪随机数生成器，由 D. H. Lehmer 定义并由 Donald E. Knuth 在计算机编程艺术，第 2 卷：半数值算法，第 3.2.1 节中描述。
但是请注意，这只是 Rhino 使用的随机数生成器。 Spidermonkey 和 V8 等其他实现可能有自己的伪随机数生成器。