Оценка качества генераторов псевдослучайных чисел по величине ошибки воспроизведения закона распределения

Abstract

Рассматриваются наиболее часто применяемые в практических целях алгоритмы генерации псевдослучайных чисел. Производится их сравнение на основе критерия оценки ошибки воспроизведения закона распределения дискретной случайной величины. Показано, что исследуемые генераторы имеют высокое качество генерируемой последовательности.

A pseudorandom number generator (PRNG) is an algorithm for generating a sequence of numbers that approximates the properties of random numbers. Pseudorandom number generators are used in different fields of science such as cryptography, simulations, procedural generation and others. The most frequently used in practical algorithms for generate pseudorandom numbers are examined in this paper. Their comparison is made on the basis of playback error of the distribution of a discrete random variable. Three different pseudorandom number generators are examined: linear congruential generator in Java, subtractive random number generator algorithm in C#, Mersenne twister in PHP. Also a random generator with source of entropy is examined (/dev/urandom in Linux). All of the examined number generators have good quality of generated output and can be used for practical purposes.