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なぜ真の乱数生成がコンピューターサイエンスにおいて未解決の問題のままであるのか| Akshay Aryan | 2025年4月

「乱数をください!」あなたがあなたのコンピューターにするように頼んだのはそれだけです。そして、それは失敗しました - 壮観に。その無邪気な響きのリクエストの背後には、コンピューターサイエンスにおける最も一見複雑な問題の1つがあるからです。 本当に乱数を生成します。私たちが宇宙全体をシミュレートする世界では、ランダムさはまだブラックボックスです。予測不可能で、検証できない、そして狂ったようにとらえどころのないものです。理由を開梱しましょう。コンピューターはそうです 決定論的 本質的に。すべての入力には定義された出力があります。すべてのプログラムは、予測可能なフローに従います。驚きはありません。カオスはありません。そのため、設計されたマシンを尋ねるとき 予測可能 あなたに何かを与えるために 予測不可能、それは丁寧に微笑み、それを偽造するでしょう。入力 : 擬似ランダム番号ジェネレーター(PRNG) - アルゴリズム シミュレートします 固定式と初期シードを使用したランダム性。彼らはそうかもしれません 見て ランダム。しかし、彼らはそうではありません。種子を知っているなら、出力を知っています。そして、暗号化やゲームでは、それは災害です。 #なぜ真の乱数生成がコンピューターサイエンスにおいて未解決の問題のままであるのか #Akshay #Aryan #2025年4月

なぜ真の乱数生成がコンピューターサイエンスにおいて未解決の問題のままであるのか| Akshay Aryan | 2025年4月

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2025-04-29 14:33:00

「乱数をください!」

あなたがあなたのコンピューターにするように頼んだのはそれだけです。そして、それは失敗しました – 壮観に。

その無邪気な響きのリクエストの背後には、コンピューターサイエンスにおける最も一見複雑な問題の1つがあるからです。 本当に乱数を生成します。

私たちが宇宙全体をシミュレートする世界では、ランダムさはまだブラックボックスです。予測不可能で、検証できない、そして狂ったようにとらえどころのないものです。

理由を開梱しましょう。

コンピューターはそうです 決定論的 本質的に。

  • すべての入力には定義された出力があります。
  • すべてのプログラムは、予測可能なフローに従います。
  • 驚きはありません。カオスはありません。

そのため、設計されたマシンを尋ねるとき 予測可能 あなたに何かを与えるために 予測不可能、それは丁寧に微笑み、それを偽造するでしょう。

入力 : 擬似ランダム番号ジェネレーター(PRNG) – アルゴリズム シミュレートします 固定式と初期シードを使用したランダム性。

彼らはそうかもしれません 見て ランダム。しかし、彼らはそうではありません。
種子を知っているなら、出力を知っています。そして、暗号化やゲームでは、それは災害です。

#なぜ真の乱数生成がコンピューターサイエンスにおいて未解決の問題のままであるのか #Akshay #Aryan #2025年4月

執筆者について: nipponese

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