Die Rolle der Qualität von Zufallszahlengeneratoren für die Effizienz von Optimierungsalgorithmen Artikel über MQL5
Während PZZG in vielen Anwendungen effektiv sind, haben sie auch ihre Grenzen. Zum Beispiel, da sie deterministisch sind, https://www.trueblete.ch/ kann die Wiederholung des gleichen Seeds denselben Output produzieren. Dies kann in bestimmten Anwendungen, insbesondere in der Kryptografie, ein Sicherheitsrisiko darstellen. Außerdem, obwohl die Sequenzen, die von einem gut konzipierten PZZG produziert werden, „zufällig“ erscheinen, können sie dennoch von einem echten Zufallsprozess unterschieden werden, wenn sie genügend analysiert werden.
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Und manchmal muss man dem Zufall sogar etwas auf die Sprünge helfen. Und unter gewissen Umständen kann hier ein Zufallsgenerator helfen. Und nein, den kann man nicht nur zum ermitteln zufälliger Zahlen nutzen. Im Blockchain-System verwendet man Zufallszahlengeneratoren, um sicherzustellen, dass Transaktionen, die auf der Blockchain gespeichert werden, sicher und privat bleiben. Der Zufallszahlengenerator hilft auch bei der Erstellung von öffentlichen und privaten Schlüsseln in der Blockchain, die zur Sicherung von Transaktionen genutzt werden. Wie aus den Ergebnissen der durchgeführten Experimente ersichtlich ist, bezog sich die erste Versuchsreihe auf die Verwendung des Standard-Zufallszahlengenerators im Algorithmus.
Die Grundlagen der Zufallszahlengenerierung
Ohne einen solchen computergestützten Zufall wären viele eigentlich selbstverständlich erscheinenden alltäglichen Dinge nicht möglich. In allen Bereichen, wo etwas eigentlich unvorhersehbar sein soll, ist RNG am Werk. Bevor Sie, lieber Leser, mit dem Studium dieses Artikels fortfahren, sind Sie gebeten, das kurze Java-Programm aus Listing 1 auf Ihrem Rechner auszuführen.
- Pseudo-Zufallszahlengeneratoren werden häufig in der Programmierung verwendet, z.
- Ob für Simulationen, Spieleentwicklung oder kryptografische Anwendungen, zufällige Zahlen sind ein unverzichtbares Werkzeug.
- Auch bei der Datenverschlüsselung oder der Erzeugung von einzigartigen Identifikatoren sind Zufallsgeneratoren unverzichtbar.
- Nicht-deterministisch ist ein Zufallszahlengenerator, wenn er auch bei gleichen Ausgangsbedingungen unterschiedliche Werte liefert.
- Mit der richtigen Wahl eines Algorithmus und eines Seeds kann PRG für viele Anwendungen nützlich sein, bei denen eine pseudozufällige Sequenz erforderlich ist.2.
Wann kommt welche Art von Zufallsgenerator zum Einsatz?
In diesem Artikel interessieren wir uns jedoch für den Einfluss der RNG-Qualität auf die Ergebnisse von Optimierungsalgorithmen. Ich werde meine Forschung ausschließlich in diesem Kontext durchführen. Wir haben Gleichmässigkeitstests durchgeführt, um die Verteilung der Punkte zu analysieren, die sowohl vom QZNG als auch vom PZNG erzeugt wurden. Metriken wie der Abstand zum nächsten Nachbarn und die grösste leere Kugel helfen dabei, zu bewerten, wie gleichmässig die Punkte verteilt sind.
Sind Zufallsgeneratoren zufällig?
In diesem Kapitel werden deshalb zuerst Zufallszahlengeneratoren und deren Eigenschaften besprochen. Danach werden Verfahren zur Erzeugung von Zufallszahlenverteilungen diskutiert und deren Implementierung erläutert. Eine der wichtigsten Voraussetzungen für eine Zufallszahl ist ihre absolute Unabhängigkeit von anderen zufällig generierten Zahlen. Dadurch wird sichergestellt, dass keine Korrelation zwischen aufeinanderfolgenden Zahlen hergestellt werden kann.