Идеальный генератор случайных чисел для лотерей

Эта программа, предназначенная для генерации истинно случайных чисел может быть использована для любых лотерей, формула которых лежит в диапазоне от 0 до 100, например, Гослото 5 из 36, 6 из 45, УНЛ Супер Лото, Лото Максима, Кено, лото Тройка, Топ-3 и во многих других лотереях.

Вообще сгенерировать на компьютере истинно случайное число невозможно без использования аппаратных генераторов случайных чисел, так как любые программные генераторы могут генерировать только псевдослучайные числа, последовательность которых подчиняется какому-либо закону. В аппаратных генераторах используется электронный генератор шума, сигнал с которого оцифровывается и преобразуется в числовые величины, последовательности которых являются истинно случайными.

Что такое истинно случайные числа? Это числа, образующие последовательности, которые не подчиняются никаким законам и распределение которых является равномерным. Например, если загадать какую-нибудь достаточно длинную произвольную последовательность чисел, то любой программный генератор случайных чисел может никогда не выдать эту последовательность, так как в нём изначально отсутствуют некоторые комбинации числовых последовательностей, а на выходе любого качественного аппаратного ГСЧ может быть получена абсолютно любая последовательность чисел.

Короче говоря, идеальный генератор случайных чисел может сгенерировать любую числовую последовательность любой длины, а генератор псевдослучайных чисел этого сделать не может — это их главное отличие .

Как же генерируются истинно случайные числа в программе? Здесь используется счётчик, который изменяет своё состояние циклически — то есть он постоянно крутится, например, с 1 по 45 (согласно текущих настроек программы), и так далее. За одну секунду счётчик прокручивается тысячу раз. Во время нажатия кнопки «Generate» происходит считывание текущего состояния счётчика, и оно выводится в окно программы. Таким образом сам пользователь является источником энтропии, и поскольку нажатия кнопки «Generate» происходят в случайные промежутки времени, то и числа на выходе генератора будут полностью случайными. Чем реже нажимать кнопку «Generate», тем лучше будет результат.

Для того, что бы не кликать постоянно по кнопке «Generate», в программе предусмотрена возможность перехватывать нажатия левой кнопки мыши. Если установить галочку «Use Mouse», то случайные числа будут генерироваться при каждом клике мыши (кликать мышью можно где угодно в системе, в этой или в других программах) — то есть можно запустить программу и просто заниматься своими делами, а идеальные случайные числа будут генерироваться сами по себе.

Сгенерированные числа можно рассортировать по возрастанию (клавиша «Sort») и скопировать в буфер обмена (клавиша «Copy»).

Скачать программу «Идеальный генератор случайных чисел» rnd.zip

Генератор случайных чисел Про — Random Number Generator ProСтарые версии

Примечание! – есть более новая версия Генератор случайных чисел Про — Random Number Generator Pro
нажмите для скачивания Генератор случайных чисел Про — Random Number Generator Pro последней версии

Генератор случайных чисел для приложений Windows

Выбрать версию Генератор случайных чисел Про — Random Number Generator Pro для скачивания:

Приветствую вас дорогие читатели! В этом уроке я покажу, как можно создать генератор случайных чисел для своего сайта!

В недавней статья я писал о том, как выбрать 10 случайных не повторяющихся чисел из массива, в этой статье я покажу, как можно сделать генератор случайных чисел с выбором диапазона и с возможностью включить и отключить повторяющиеся значения.

Генераторы случайных чисел очень популярны среди организаторов конкурсов в контакте (о конкурсах можно почитать в статье о раскрутке группы).

Например, для проведения конкурса нужно определить случайного победителя – для этого вам нужно будет идти на чужой сайт, который не всегда бывает доступен и генерировать случайное число (числа), теперь же, вы можете генерировать их на своем сайте на реальном, либо на локальном сервере.

Также, в нашем генераторе можно будет задать количество случайных чисел.

Сведем все задачи к списку:

• Возможность указать диапазон
• Возможность выбора способа генерации – числа без повторов или с повторами
• Возможность указать количество чисел

Следует соблюсти следующие условия, при не выполнении которых, будет выведена ошибка:

• Разница между минимальным и максимальным значением должна быть больше 0
• Максимальное значение должно быть больше минимального

Давайте рассмотрим простенькую HTML верстку:

<form action="" method="POST"> <p>Задайте диапазон, введя числа, которые больше 0 и меньше 999999</p> <p>От:<br><input type="text" name="min"></p> <p>До:<br><input type="text" name="max"></p> <p>Сколько:<br><input type="text" name="count"></p> <p>Без повторов:<br><input type="checkbox" name="replay"></p> <p><input type="submit" name="generate" value="Сгенерировать"></p> </form>

PHP код:

<?

Генератор случайных чисел

//Проверка на число function check_on_number($number){ $number = trim($number); if( $number < 0 OR $number > 999999 ) return 1; if ( preg_match("|^[\d]+$|", $number) ) return $number; else return 1; } //Генерируем числа if( isset($_POST[‘generate’]) ){ $min = check_on_number(intval($_GET[‘min’])); $max = check_on_number(intval($_GET[‘max’])); $count = check_on_number(intval($_GET[‘count’])); if( $_POST[‘replay’] == ‘on’ ) $replay = true; else $callback = false; if( $min >= $max ) echo ‘Ошибка! Проверьте введенные данные’; else{ $result_array = array(); //Массив со случайными числами $end = 0; //Флаг окончания выборки if( $replay ){ //Если стоит галочка исключения повторов while( $end == 0 ){ $random = rand($min, $max); //Случайное число от min до max if ( !in_array($random, $result_array) ) $result_array[] = $random; if( count($result_array) == $count ) $end = 1; } }else{ //Если с повторами for ($i = 1; $i <= $count; $i++) { $result_array[] = rand($min, $max); } } //Выводим числа foreach( $result_array AS $item ){ echo $item.'<br>’; } } } ?>

Если мы поставим галочку, то будем создавать новые числа до тех пор, пока не наберется нужно количество не повторяющихся чисел. Если галочку не ставить, то будут сгенерированы любые числа нужного количества – разумеется, в заданном диапазоне.

От входных данных (строк) мы сначала берем целое значение функцией “intval”, а после проверяем это значение на число и вхождение в заданный диапазон с помощью заранее написанной функции- “check_on_number” – вводимое число должно быть большее 0 и меньше 999999, об этом мы предупредили пользователя на html форме.

После всех операций просто выводим массив с результатом.

Вот, в принципе, и всё на сегодня, желаю вам удачи, пока!

Если вам нужна помощь в создании какого-либо функционала, сайта, сервиса, тестов или калькуляторов, то готов помочь, подробнее на странице услуг.

Аппара́тный генера́тор случа́йных чи́сел (генератор истинно случайных чисел) — устройство, которое генерирует последовательность случайных чисел на основе измеряемых, хаотически изменяющихся параметров протекающего физического процесса. Работа таких устройств часто основана на использовании надёжных источников энтропии, таких, как тепловой шум, дробовой шум, фотоэлектрический эффект, квантовые явления и т. д. Эти процессы в теории абсолютно непредсказуемы, на практике же получаемые из них случайные числа проверяются с помощью специальных статистических тестов.

Аппаратные генераторы случайных чисел главным образом применяются для проведения статистических испытаний и в криптографии, где они используются для создания криптографических ключей для зашифрованной передачи данных. Также такие устройства широко используются в интернет-казино для имитации, например, рулетки. Но из-за сложности реализации и относительной медленности использование подобных генераторов зависит от потребностей конкретной предметной области и от устройства самого генератора.

Простая игральная кость, широко использовавшаяся в азартных играх в прошлом и в настольных играх в настоящее время, является простейшим истинным генератором случайных чисел. В 1890 году английский исследователь Фрэнсис Гальтон описал способ использования игровых костей для генерации случайных чисел в научных целях^[1].

Дальнейшим развитием аппаратных генераторов случайных чисел можно считать специальные устройства — лототроны, использующиеся для генерации чисел в лото и кено. Они главным образом состоят из барабана, перемешивающего шары с числами, и устройства, извлекающего их из него поочерёдно. Однако такой метод генерации является очень медленным и непригодным для автоматической генерации больших массивов данных^[2].

Для прикладных задач были необходимы большие массивы данных. В 1939 М. Ж. Кендалл и Б. Бабингтон-Смит построили первую машину, генерирующую случайные числа для построения , содержащей 100 000 случайных чисел. А через 16 лет корпорацией RAND, с использованием специальных устройств, была построена таблица из миллиона случайных чисел. Несмотря на оживление табличного метода в 1996 году , построившим 650 Мбайт случайных чисел, круг применимости таких таблиц очень узок^[3].

Гораздо большее распространение получили генераторы случайных чисел, генерирующие их в реальном времени. В 1951 году в компьютер была включена программа, которая генерировала случайные числа, используя шум резистора. Идея создания этой программы принадлежала А. Тьюрингу^[4]. А в 1957 году была изобретена машина , четвёртая версия которой была представлена в 2004 году. Это устройство изначально предназначено для генерации номеров выигрышных облигаций в британской лотерее^[5].

Аппаратные генераторы случайных чисел могут быть основаны на макроскопических случайных процессах с использованием таких предметов, как монетка, игральная кость или колесо рулетки. Наличие непредсказуемости в данных объясняется теорией неустойчивых динамических систем и теории хаоса. Даже полностью определённые уравнениями Ньютона макроскопические системы на практике имеют непредсказуемый выход, поскольку он зависит от микроскопических деталей начальных условий^[6].

Устройства, основанные на макроскопических случайных процессах, не могут обеспечить скорость получения случайных чисел, достаточную для прикладных задач. Поэтому в основе современных АГСЧ лежит источник шума, из которого извлекаются случайные биты. Источники шума разделяют на два типа: имеющие квантовую природу и не использующие квантовые явления^[7][8].

Следствием законов квантовой физики является тот факт, что некоторые природные явления (например, радиоактивный распад атомов) абсолютно случайны и не могут быть в принципе предсказаны (одним из первых опытов, доказывающих вероятностную природу некоторых явлений, можно считать опыт Дэвиссона — Джермера). Также из статистической механики следует, что при температуре, не равной абсолютному нулю, каждая система имеет случайные флуктуации своих параметров.

Поскольку некоторые квантово-механические процессы абсолютно случайны, они являются «золотым стандартом» для АГСЧ. Явления, использующиеся в генераторах, включают:

Неквантовые явления проще детектировать, но АГСЧ, основанные на них, будут сильно зависеть от температуры (например, величина теплового шума пропорциональна температуре окружающей среды). Среди процессов, использующихся в АГСЧ, можно отметить:

Существует несколько подходов для получения последовательности случайных битов из физического случайного процесса. Один из них заключается в том, что полученный сигнал-шум усиливается, фильтруется и подаётся на вход быстродействующего компаратора напряжений, чтобы получить логический сигнал. Длительность состояний компаратора будут случайными, что позволяет создать последовательность случайных чисел, измеряя длительности этих состояний. В таких системах необходимо принимать во внимание, что, помимо используемого генератора шума, его могут вносить и другие компоненты системы (например, силовая линия), что может сильно повлиять на статистические параметры генерируемой последовательность битов^[11][8].

Другой подход заключается в том, что случайный сигнал подаётся на вход аналого-цифрового преобразователя (могут использоваться как специальные устройства, так и аудиовход компьютера), в результате оцифрованный сигнал будет представлять собой последовательность случайных чисел, которая может быть программно обработана. Также существуют методы объединения быстродействующего генератора псевдослучайных чисел с медленным аппаратным генератором^[11][8].

Генераторы случайных чисел, использующие физические случайные процессы, позволяют получить хорошие случайные числа, но их производство относительно сложно и дорого (в особенности это касается АГСЧ, основанных на радиоактивном распаде), но существуют и более доступные источники случайности^[12]:

К наиболее необычным генераторам следует отнести работы, которые используют цифровые видеокамеры, снимающие макроскопические явления. Например, команда из Silicon Graphics использовала видеозапись лавовой лампы для генерации случайных чисел, так как воск в лампе хаотически меняет свои формы. Также в качестве объекта съёмки могут быть использованы пузыри в аквариуме или ленты в потоке воздуха от вентилятора^[13].

Основная проблема аппаратных генераторов случайных чисел — это их относительная медленная по сравнению с генераторами псевдослучайных последовательностей работа. Также многие из них деградируют постепенно (например, из-за уменьшения радиоактивности вещества со временем), поэтому их необходимо тестировать на статистическую случайность перед каждым использованием (многие из них тестируются в реальном времени)^[8].

Другая проблема, связанная с аппаратными генераторами случайных чисел, — это смещение математического ожидания последовательности выходных битов (когда одних чисел в последовательности больше, чем других, например, единиц больше, чем нулей в двоичной системе). Она вызвана особенностями физических процессов, используемых в генераторах шума.

Случайное число:

Данная проблема решается с помощью специальных алгоритмов, которые позволяют выровнять число нулей и единиц в среднем в достаточно длинной выборке чисел^[14][8].

Дж. Нейман одним из первых предложил простой алгоритм для исправления перекоса математического ожидания в последовательности. Алгоритм заключается в том, что биты рассматриваются парами: если в паре два одинаковых значения, то пара отбрасывается, если биты разные, то вместо пары записывается только первый бит в этой паре. Недостаток этого алгоритма заключается в том, что около 75 % битов отбрасываются, и в результате сильно падает скорость генерации случайных бит^[14].

Другой метод заключается в использовании криптографических хеш-функций (например, MD5 или SHA-1), так как они удовлетворяют строгим требованиям криптографической стойкости. Но, несмотря на относительную быстроту этого метода, их трудно воспроизвести аппаратным способом из-за нелинейности хеш-функций и из-за сильной зависимости такого генератора от качества самой хеш-функции^[14].

Также для уменьшения смещения математического ожидания используются , поток битов которых с помощью операции XOR складывается с потоком битов из аппаратного генератора. Главное достоинство данного метода заключается в том, что он может быть реализован полностью аппаратно, например, на FPGA^[14].