上次在论坛里看到一同学用好几种语言做了随机数的试验得出结论：计算机中的随机数都是骗人的伪机数。之后在网上找到相关资料：

• 首先，「真随机」也有不同的含义， 真正的真随机目测只有量子力学了……一般的所谓真随机不是指这个，而是指统计意义上的随机，也就是具备不确定性，可以被安全的用于金融等领域，下面的真随机也均指这个。
• 答案是，计算机理论上可以产生统计意义上的真随机数。
• 大部分程序和语言中的随机数（比如 C 中的，MATLAB 中的），确实都只是伪随机。是由可确定的函数（比如线性同余），通过一个种子（比如时钟），产生的伪随机数。这意味着：如果知道了种子，或者已经产生的随机数，都可能获得接下来随机数序列的信息。
• 直观来想，计算机是一种可确定，可预测的的设备，想通过一行一行的确定的代码自身产生真随机，显然不可能。但是，我们或许可以迂回一下……
• 一个典型的例子就是 UNIX 内核中的随机数发生器（/dev/random），它在理论上能产生真随机。即这个随机数的生成，独立于生成函数，或者说这个产生器是非确定的。
• 实现方法呢？简单的讲就是软硬结合，或者说，引入系统外的变量（把软件，代码，算法想象成一个封闭的系统）。
• 具体来讲，UNIX 维护了一个熵池，不断收集非确定性的设备事件，即机器运行环境中产生的硬件噪音来作为种子。
  
  • 比如说：IO请求的响应时间， 特定硬件中断的时间间隔， 键盘敲击速度，鼠标移动速度，甚至周围的电磁波等等……直观的说，你每按一次键盘，动一下鼠标，邻居家 wifi 信号强度变化，磁盘写入速度，等等信号，都可能被用来生成随机数。
  • 更具体的，内核提供了向熵池填充数据的接口
    
    • 比如鼠标的就是void add_mouse_randomness(__u32 mouse_data)
      。内核子系统和驱动调用这个函数，把鼠标的位置和中断间隔时间作为噪音源填充进熵池。
      
  • Q 有的中断有规律可循，或者可以受外界控制，怎么办
    
    • A 并非所有的中断都能作为噪音源的。
      
• 所以，结论是，程序和算法本身不能产生真随机，但是计算机系统作为整体可以迂回产生统计意义上的真随机。
  

1.在统计学的不同技术中需要使用随机数，比如在从统计总体中抽取有代表性的样本的时候，或者在将实验动物分配到不同的试验组的过程中，或者在进行蒙特卡罗模拟法计算的时候等等。      
2.产生随机数有多种不同的方法。这些方法被称为随机数发生器。随机数最重要的特性是它在产生是后面的那个数与前面的那个数毫无关系。
3.真正的随机数是使用物理现象产生的：比如掷钱币、骰子、转轮、使用电子元件的噪音、核裂变等等。这样的随机数发生器叫做物理性随机数发生器，它们的缺点是技术要求比较高。      
4.在实际应用中往往使用伪随机数就足够了。这些数列是“似乎”随机的数，实际上它们是通过一个固定的、可以重复的计算方法产生的。它们不真正地随机，因为它们实际上是可以计算出来的，但是它们具有类似于随机数的统计特征。这样的发生器叫做伪随机数发生器。      
5.在真正关键性的应用中，比如在密码术中，人们一般使用真正的随机数。

我就知道个计算机所谓的随机数其实就是通过一定算法得到，要想真正的随机随机数还得人自己弄