生成随机数的正确方法答案

【问题标题】：Correct way to generate random numbers生成随机数的正确方法
【发布时间】：2014-10-20 08:33:05
【问题描述】：

在“第 8 讲，白噪声和功率谱密度”的第 3 页上，提到 rand 和 randn 创建伪随机数。如果我错了，请纠正我：随机数序列是对于同一个种子，两个序列永远不会真正精确的序列。

然而，伪随机数是确定性的，即如果从同一个种子生成，两个序列是相同的。

我如何创建随机数而不是伪随机数，因为我的印象是 Matlab 的 rand 和 randn 函数用于生成完全独立的随机数？但是，幻灯片提到它们会创建伪随机数。谷歌搜索创建随机数返回 rand 和 randn() 函数。

区分随机数和伪随机数的原因是我需要比较密码学的性能（A）随机具有白噪声特性和（B）伪随机信号具有白噪声特性。因此，（A）必须不同于（B）。我将不胜感激任何代码以及生成随机数和伪随机数的正确方法。

【问题讨论】：

不就是rand(n)命令比如randomGenerator=rand(2)
我认为用软件生成实际随机数是不可能的... Matlab 中的伪随机信号发生器将具有白噪声特性，并且大多数统计软件模拟使用伪随机数。所以rand和randn是在Matlab中生成随机数的正确方法
你需要使用“真”RNG vs pseudo RNG，还是pseudo RNG vs quasi-random RNG？
我的意思是，那里有一篇学术论文展示了如何在“石头剪刀布”对抗人类时选择获胜策略，展示了即使人类也不是随机数生成器！
@SKM 从您发布的文章中可以清楚地看出，您可以不对 TRNG 使用 any 代码。为此，您需要一些专用于该任务的硬件。如果您必须使用软件来完成，那么我认为您最好从random.org 之类的网络服务中获取信息（如下面的答案中所述）

【解决方案1】：

“真实”随机数的生成是一项棘手的练习，您可以查看关于 RNG 的 Wikipedia 和随机性测试 (http://en.wikipedia.org/wiki/Random_number_generation)。此链接提供基于大气噪声的 RNG (http://www.random.org/)。

【讨论】：

【解决方案2】：

如上所述，用计算机软件创建真正的随机数确实很困难（可能是不可能的）。互联网上有许多项目提供由物理过程生成的真实随机数（例如 Kostya 提到的那个）。一个特别有趣的是来自柏林 HU 的this。

话虽如此，对于您想要执行的实验，Maltab 的伪 RNG 非常好。 Matlab 的算法包括 Mersenne Twister，它是最著名的伪 RNG 之一（我建议您在谷歌上搜索 Mersenne Twister 的属性）。请参阅 Maltab rng 文档here。

由于您没有提及要模拟哪种类型的系统，解决您的问题的一种简单方法是对流程 A 使用好的 RNG（Mersenne Twister），而对流程 B 使用不太好的 RNG。

【讨论】：

感谢您指出 Matlab 用于 Psuedo RNG 的算法。
在这篇文章“非线性系统识别：蒸汽蒸馏中试装置的 PRBS 和随机高斯扰动的比较，2013 年 IEEE 第三届国际系统工程与技术会议，2013 年 8 月 19-20 日，马来西亚”中作者比较了随机高斯白信号和伪随机二进制序列之间的性能。因此，可能有一种方法可以从 rand()、randn() 生成随机高斯信号和伪随机信号。我进退两难。你能建议一种方法来生成这些吗？
@SKM 不幸的是，这篇论文是付费的，我无法阅读。看看这个 matlab 函数awgn。希望对您有所帮助。