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使用量子整數作為其種子生成的隨機數被認為是偽隨機還是真正隨機?

使用量子整數作為其種子生成的隨機數被認為是偽隨機還是真正隨機?

三國紛爭 2023-06-27 18:03:48
我總是聽說量子計算機產生的隨機數被認為是“真正的隨機”,而經典計算機產生的隨機數被認為是“偽隨機”。如果要使用量子整數作為種子生成隨機數,那么從該種子生成的數字會被視為“偽隨機”還是真正的隨機?在任何地方都找不到此說明,歡迎任何解釋。import randomrandom.seed(get_my_quantum_number()) #Some quantum integer generated from an API.random.random() #Is this "pseudo-random" or "truly random" ?
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random.random()使用偽隨機數生成器 (PRNG),該生成器根據定義使用確定性算法并在數學上擴展其輸入。因此,它生成的數字是偽隨機的,即使它是由量子隨機數生成器或某些其他不確定源的輸出播種的。

種子是初始化 PRNG 的值,PRNG 可以生成的可能序列的數量取決于 PRNG 的狀態大小和種子的大小。例如,如果種子或狀態只有 32 位長,則該 PRNG 最多可能有 2?32 個不同的偽隨機數序列,無論種子來自何處。


無論如何,“偽隨機”和“真正隨機”數字之間的區別不是應用程序關心的(并且您沒有真正指定您想要的應用程序類型)。相反,一般來說:

  • 安全應用程序關心這些數字是否難以猜測;在這種情況下,只有加密 RNG 可以實現這一要求(即使是依賴于偽隨機數生成器的 RNG)。Python 的示例是secrets模塊或random.SystemRandom.

  • 科學模擬關心這些數字是否表現得像獨立的均勻隨機數,并且通常關心這些數字在以后是否可重現。一個 Python 示例是numpy.random.Generator.

例如,random.random()Mersenne Twister 使用的偽隨機數生成器不適合密碼學或信息安全;它產生的數字并不是為了難以猜測而設計的,無論該生成器如何播種(無論是通過量子隨機數生成器還是其他方式),情況都是如此。

相比之下,為信息安全而設計的偽隨機生成器通常涉及加密哈希函數、分組密碼或流密碼,特別是因為目標之一是使未來的偽隨機數難以猜測,即使生成器的輸出已知。


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反對 回復 2023-06-27
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