1.随机数发生器 2.产生随机变量的方法 3.GPSS语言的随机变量

随机数在概率算法设计中扮演着十分重要的角色。在现实计算机 上无法产生真正的随机数，因此在概率算法中使用的随机数都是 一定程度上随机的，即伪随机数

实验内容 1、模拟的概念。 2、产生随机数的计算机命令。 3、计算机模拟实例。 4、实验作业

实验内容 1.模拟的概念 2.产生随机数的计算机命令. 3.计算机模拟实例 4.实验作业

大多数的伪随机数变量并不满足[0,1]区间的均匀分布, 而是具有各种不同形式的分布密度函数。 对一个具有分布密度函数f(x)的伪随机变量的抽样是通 过以下步骤来进行的:首先在[0,1]区间抽取均匀分布的伪随 机数列,然后再从这个伪随机数列中抽取一个简单子样,使这 个简单子样的分布满足分布密度函数f(x),并且各个伪随机数 相互独立

一、对称加密算法 二、经典密码算法 三、现代密码算法 四、AES 五、随机数发生器

第一章蒙特卡罗方法概述 第二章随机数 第三章由已知分布的随机抽样 第四章蒙特卡罗方法解粒子输运问题

西安电子科技大学：《现代密码学》课程教学资源（PPT课件讲稿）第六章 密钥分配与密钥管理 Key Distribution and Key Management（随机数的产生 Generation of Random Numbers、秘密分割 Secrete Sharing）

本章讨论加密逻辑功能所处的位置，使用加密防止通信量分析攻击的方法，密钥分配问题及随机数的产生。 7.1 密码功能的位置 7.2 传输保密性 7.3 密钥分配 7.4 随机数的产生

用计算机模拟法解题时，通常需要用机器模拟产生服从题给概率分布的随机 数。如：顾客对车的需求量是 x 辆/天，x 是从 0 至 99 的均匀分布随机数，可用 Matlab 语句 x=fix(rand(1,1)*100)来产生