Liczba losowa od 1 do 10. Generator liczb losowych Excel w funkcjach i analizie danych. Generator liczb pseudolosowych i generator liczb losowych

Pomóż serwisowi jednym kliknięciem: Powiedz znajomym o generatorze!

Generator liczb online za pomocą 1 kliknięcia

Generator liczb losowych, który jest prezentowany na naszej stronie internetowej, jest bardzo wygodny. Można go na przykład wykorzystać w loteriach i loteriach w celu wyłonienia zwycięzcy. Zwycięzcy są wyłaniani w ten sposób: program generuje jedną lub więcej liczb z dowolnego, określonego przez Ciebie zakresu. Można natychmiast wykluczyć fałszywe wyniki. Dzięki temu o zwycięzcy decyduje uczciwy wybór.

Czasami konieczne jest uzyskanie określonej liczby liczb losowych na raz. Na przykład chcesz wypełnić los na loterię „4 z 35”, ufając przypadkowi. Możesz sprawdzić: jeśli rzucisz monetą 32 razy, jakie jest prawdopodobieństwo, że w rzędzie pojawi się 10 rewersów (reszki/reszki mogą mieć przypisane liczby 0 i 1)?

Instrukcja wideo online z liczbą losową - randomizer

Nasz generator liczb jest bardzo łatwy w obsłudze. Nie wymaga pobierania programu na komputer - można z niego korzystać online. Aby uzyskać potrzebną liczbę, należy ustawić zakres liczb losowych, ilość i, w razie potrzeby, separator liczb oraz wyeliminować powtórzenia.

Aby wygenerować liczby losowe w określonym zakresie częstotliwości:

• Wybierz zakres;
• Określ liczbę liczb losowych;
• Funkcja „Separator liczb” służy pięknu i wygodzie ich wyświetlania;
• Jeśli to konieczne, włącz/wyłącz powtórzenia za pomocą pola wyboru;
• Kliknij przycisk „Generuj”.

W rezultacie otrzymasz losowe liczby z zadanego zakresu. Wynik generatora liczb można skopiować lub przesłać e-mailem. Najlepiej byłoby zrobić zrzut ekranu lub film przedstawiający proces generowania. Nasz randomizer rozwiąże każdy Twój problem!

Mamy ciąg liczb składający się z praktycznie niezależnych elementów, które spełniają zadany rozkład. Z reguły rozkład równomierny.

Liczby losowe można generować w programie Excel na różne sposoby. Rozważmy tylko najlepsze z nich.

Funkcja liczb losowych w programie Excel

1. Funkcja LOS zwraca losową liczbę rzeczywistą o równomiernym rozkładzie. Będzie mniejsza niż 1, większa lub równa 0.
2. Funkcja RANDBETWEEN zwraca losową liczbę całkowitą.

Przyjrzyjmy się ich zastosowaniu na przykładach.

Próbkowanie liczb losowych za pomocą RAND

Ta funkcja nie wymaga żadnych argumentów (RAND()).

Aby na przykład wygenerować losową liczbę rzeczywistą z zakresu od 1 do 5, użyj następującej formuły: =RANDA()*(5-1)+1.

Zwrócona liczba losowa jest rozłożona równomiernie w przedziale.

Za każdym razem, gdy arkusz jest obliczany lub gdy zmienia się wartość w dowolnej komórce arkusza, zwracana jest nowa liczba losowa. Jeśli chcesz zapisać wygenerowaną populację, możesz zastąpić formułę jej wartością.

1. Kliknij komórkę z losową liczbą.
2. Na pasku formuły wybierz formułę.
3. Naciśnij klawisz F9. I WEJDŹ.

Sprawdźmy równomierność rozkładu liczb losowych z pierwszej próbki za pomocą histogramu rozkładu.

Zakres wartości pionowych to częstotliwość. Poziomo - „kieszenie”.



Funkcja RANDBETWEEN

Składnia funkcji RANDBETWEEN jest następująca (granica dolna; granica górna). Pierwszy argument musi być mniejszy niż drugi. W przeciwnym razie funkcja zgłosi błąd. Zakłada się, że granice są liczbami całkowitymi. Formuła odrzuca część ułamkową.

Przykład użycia funkcji:

Liczby losowe z dokładnością 0,1 i 0,01:

Jak zrobić generator liczb losowych w programie Excel

Stwórzmy generator liczb losowych, który generuje wartość z pewnego zakresu. Używamy formuły takiej jak: =INDEKS(A1:A10,INTEGER(RANDA()*10)+1).

Stwórzmy generator liczb losowych z zakresu od 0 do 100 w krokach co 10.

Musisz wybrać 2 losowe z listy wartości tekstowych. Korzystając z funkcji LOS, porównujemy wartości tekstowe z zakresu A1:A7 z liczbami losowymi.

Użyjmy funkcji INDEX, aby wybrać dwie losowe wartości tekstowe z oryginalnej listy.

Aby wybrać jedną losową wartość z listy, użyj następującej formuły: =INDEKS(A1:A7,RANDBETWEEN(1,COUNT(A1:A7))).

Generator liczb losowych o rozkładzie normalnym

Funkcje RAND i RANDBETWEEN generują liczby losowe o rozkładzie równomiernym. Dowolna wartość z takim samym prawdopodobieństwem może wpaść w dolną granicę żądanego zakresu i do górnej. Powoduje to ogromny spread od wartości docelowej.

Rozkład normalny oznacza, że ​​większość wygenerowanych liczb jest bliska wartości docelowej. Dostosujmy formułę RANDBETWEEN i utwórzmy tablicę danych o rozkładzie normalnym.

Koszt produktu X wynosi 100 rubli. Cała wyprodukowana partia ma rozkład normalny. Zmienna losowa również ma normalny rozkład prawdopodobieństwa.

W takich warunkach średnia wartość zakresu wynosi 100 rubli. Wygenerujmy tablicę i zbudujmy wykres o rozkładzie normalnym z odchyleniem standardowym 1,5 rubla.

Używamy funkcji: =NORMINV(RANDA();100;1,5).

Excel obliczył, które wartości mieściły się w zakresie prawdopodobieństwa. Ponieważ prawdopodobieństwo wytworzenia produktu o koszcie 100 rubli jest maksymalne, formuła częściej niż inne pokazuje wartości bliskie 100.

Przejdźmy do narysowania wykresu. Najpierw musisz utworzyć tabelę z kategoriami. W tym celu dzielimy tablicę na okresy:

Na podstawie uzyskanych danych możemy wygenerować diagram o rozkładzie normalnym. Oś wartości to liczba zmiennych w przedziale, oś kategorii to okresy.

Liczby otaczają nas od urodzenia i odgrywają ważną rolę w życiu. Dla wielu osób sama ich praca związana jest z liczbami, niektórzy polegają na szczęściu, wypełniając losy na loterię, a jeszcze inni nadają im wręcz mistyczne znaczenie. Tak czy inaczej, czasami nie możemy obejść się bez użycia programu takiego jak generator liczb losowych.

Na przykład musisz zorganizować losowanie nagród wśród subskrybentów swojej grupy. Nasz internetowy generator liczb losowych pomoże Ci szybko i uczciwie wybrać zwycięzców. Wystarczy np. ustawić wymaganą liczbę liczb losowych (na podstawie liczby zwycięzców) i maksymalny zakres (na podstawie liczby uczestników, jeśli są im przypisane liczby). Oszustwo w tym przypadku jest całkowicie wykluczone.

Program ten może również służyć jako generator liczb losowych dla lotto. Na przykład kupiłeś los i chcesz całkowicie zdać się na przypadek i szczęście w wyborze liczb. Następnie nasz randomizator liczb pomoże Ci wypełnić kupon na loterię.

Jak wygenerować liczbę losową: instrukcje

Program liczb losowych Działa to bardzo prosto. Nie musisz nawet pobierać go na swój komputer – wszystko odbywa się w oknie przeglądarki, w której otwarta jest ta strona. Liczby losowe generowane są zgodnie z określoną liczbą liczb i ich zakresem - od 0 do 999999999.

Aby wygenerować numer online, należy:

1. Wybierz zakres, w którym chcesz uzyskać wynik. Być może chcesz obciąć liczby do 10 lub, powiedzmy, 10 000;
2. Wyeliminuj powtórzenia - wybierając tę ​​opcję, zmusisz **randomizer liczbowy** do oferowania Ci tylko unikalnych kombinacji w określonym zakresie;
3. Wybierz liczbę cyfr – od 1 do 99999;
4. Kliknij przycisk „Generuj liczby”.

Nieważne, ile liczb chcesz w rezultacie uzyskać, generator liczb pierwszych wygeneruje od razu cały wynik i możesz go zobaczyć na tej stronie, przewijając pole z liczbami za pomocą myszki lub touchpada.

Teraz możesz korzystać z gotowych numerów tak, jak potrzebujesz. Z pola liczbowego możesz skopiować wynik i opublikować go w grupie lub wysłać pocztą. Aby wynik nie budził żadnych wątpliwości, zrób zrzut ekranu tej strony, na którym będą wyraźnie widoczne parametry randomizera liczbowego oraz wyniki działania programu. Nie ma możliwości zmiany liczb w polu, zatem wykluczona jest możliwość manipulacji. Mamy nadzieję, że nasza strona internetowa i generator liczb losowych Ci pomogły.

Czy zastanawiałeś się kiedyś, jak działa funkcja Math.random()? Co to jest liczba losowa i jak ją uzyskać? Wyobraź sobie pytanie na rozmowie kwalifikacyjnej – w kilku linijkach kodu napisz generator liczb losowych. Czym więc jest wypadek i czy można go przewidzieć?

Bardzo fascynują mnie różne łamigłówki i zadania informatyczne, a generator liczb losowych jest jednym z takich zadań. Zwykle na moim kanale Telegram analizuję wszelkiego rodzaju zagadki i różne zadania z wywiadów. Problem generatora liczb losowych zyskał dużą popularność i chciałem go uwiecznić w głębinach jednego z wiarygodnych źródeł informacji - czyli tutaj, na Habré.

Ten materiał będzie przydatny dla wszystkich programistów front-endowych i Node.js, którzy są w czołówce technologii i chcą dostać się do projektu/startupu typu blockchain, w którym nawet programiści front-endowi zadawane są pytania dotyczące bezpieczeństwa i kryptografii, pod adresem przynajmniej na poziomie podstawowym.

Generator liczb pseudolosowych i generator liczb losowych

Aby uzyskać coś losowego, potrzebujemy źródła entropii, źródła pewnego chaosu, z którego będziemy generować losowość.

Źródło to służy do akumulacji entropii, a następnie uzyskania z niej wartości początkowej (ziarna), która jest niezbędna generatorom liczb losowych (RNG) do generowania liczb losowych.

Generator liczb pseudolosowych wykorzystuje pojedyncze ziarno, stąd jego pseudolosowość, podczas gdy generator liczb losowych zawsze generuje liczbę losową, zaczynając od wysokiej jakości zmiennej losowej pobieranej z różnych źródeł entropii.

Entropia jest miarą nieporządku. Entropia informacji jest miarą niepewności lub nieprzewidywalności informacji.

Okazuje się, że aby stworzyć sekwencję pseudolosową potrzebny jest algorytm, który na podstawie określonego wzoru wygeneruje określoną sekwencję. Ale taką sekwencję można przewidzieć. Wyobraźmy sobie jednak, jak moglibyśmy napisać własny generator liczb losowych, gdybyśmy nie mieli funkcji Math.random()

PRNG ma pewien algorytm, który można odtworzyć.
RNG to proces uzyskiwania liczb w całości z pewnego rodzaju szumu, umiejętność obliczania, która zmierza do zera. Jednocześnie RNG ma pewne algorytmy wyrównywania rozkładu.

Opracowujemy własny algorytm PRNG

Generator liczb pseudolosowych (PRNG) to algorytm generujący ciąg liczb, których elementy są od siebie prawie niezależne i mają zadany rozkład (zwykle równomierny).

Możemy wziąć ciąg niektórych liczb i pobrać z nich moduł tej liczby. Najprostszy przykład, jaki przychodzi mi na myśl. Musimy się zastanowić jaką sekwencję wziąć i moduł z czego. Jeśli przejdziesz bezpośrednio z 0 do N i modułu 2, otrzymasz generator 1 i 0:

Funkcja* rand() ( const n = 100; const mod = 2; niech i = 0; while (true) ( ​​\yield i % mod; if (i++ > n) i = 0; ) ) niech i = 0; for (let x of Rand()) ( if (i++ > 100) break; console.log(x); )
Funkcja ta generuje sekwencję 01010101010101... i nie można jej nawet nazwać pseudolosową. Aby generator był losowy, musi przejść kolejny test bitowy. Ale nie mamy takiego zadania. Niemniej jednak nawet bez testów jesteśmy w stanie przewidzieć następną sekwencję, co oznacza, że ​​taki algorytm nie jest odpowiedni, ale idziemy w dobrym kierunku.

A co, jeśli weźmiemy dobrze znany, ale nieliniowy ciąg, na przykład liczbę PI. A jako wartość modułu przyjmiemy nie 2, ale coś innego. Można nawet pomyśleć o zmianie wartości modułu. Sekwencja cyfr w Pi jest uważana za losową. Generator może pracować w oparciu o liczby Pi zaczynając od nieznanego punktu. Przykład takiego algorytmu z sekwencją opartą na PI i modułem zmiennym:

Stały wektor = [...Math.PI.toFixed(48).replace(".","")]; funkcja* Rand() ( for (niech i=3; tj<1000; i++) { if (i >99) ja = 2; dla (niech n=0; n Ale w JS numer PI może być wyświetlany tylko do 48 cyfr i nie więcej. Dlatego nadal łatwo jest przewidzieć taką sekwencję, a każde uruchomienie takiego generatora będzie zawsze dawać te same liczby. Ale nasz generator zaczął już pokazywać liczby od 0 do 9.

Mamy generator liczb od 0 do 9, ale rozkład jest bardzo nierówny i za każdym razem będzie generował tę samą sekwencję.

Możemy wziąć nie liczbę Pi, ale czas w reprezentacji numerycznej i potraktować tę liczbę jako ciąg liczb i aby mieć pewność, że sekwencja nie będzie się powtarzać za każdym razem, będziemy ją czytać od końca. W sumie nasz algorytm dla naszego PRNG będzie wyglądał następująco:

Funkcja* rand() ( niech newNumVector = () => [...(+nowa data)+""].reverse(); niech wektor = newNumVector(); niech i=2; while (true) ( ​​​​if ( i++ > 99) i = 2; niech n=-1; podczas gdy (++n< vector.length) yield (vector[n] % i); vector = newNumVector(); } } // TEST: let i = 0; for (let x of rand()) { if (i++ >100) przerwa; konsola.log(x)
To już wygląda jak generator liczb pseudolosowych. I ta sama Math.random() to PRNG, porozmawiamy o tym trochę później. Co więcej, za każdym razem otrzymujemy inną pierwszą liczbę.

Właściwie, korzystając z tych prostych przykładów, możesz zrozumieć, jak działają bardziej złożone generatory liczb losowych. Istnieją nawet gotowe algorytmy. Jako przykład przyjrzyjmy się jednemu z nich — jest to liniowy kongruentny PRNG (LCPRNG).

Liniowy przystający PRNG

Liniowy przystający PRNG (LCPRNG) jest powszechną metodą generowania liczb pseudolosowych. Nie jest silny kryptograficznie. Metoda ta polega na obliczeniu wyrazów liniowego ciągu powtarzającego się modulo pewnej liczby naturalnej m, określonej wzorem. Wynikowa sekwencja zależy od wyboru numeru startowego — tj. nasionko. Przy różnych wartościach początkowych uzyskuje się różne ciągi liczb losowych. Przykład implementacji takiego algorytmu w JavaScript:

Stała a = 45; stała c = 21; stała m = 67; var ziarno = 2; const rand = () => ziarno = (a * ziarno + c) % m; for(niech i=0; tj<30; i++) console.log(rand())
Wiele języków programowania wykorzystuje LCPRNG (ale nie dokładnie ten algorytm(!)).

Jak wspomniano powyżej, taką sekwencję można przewidzieć. Dlaczego więc potrzebujemy PRNG? Jeśli mówimy o bezpieczeństwie, to PRNG jest problemem. Jeśli mówimy o innych zadaniach, to te właściwości mogą być plusem. Na przykład w przypadku różnych efektów specjalnych i animacji graficznych może być konieczne częste wywoływanie losowego. I tu właśnie ważny jest rozkład znaczeń i wykonanie! Bezpieczne algorytmy nie mogą pochwalić się szybkością.

Kolejną właściwością jest powtarzalność. Niektóre implementacje umożliwiają określenie materiału siewnego, co jest bardzo przydatne, jeśli sekwencja musi zostać powtórzona. Powielanie jest potrzebne na przykład w testach. Jest wiele innych rzeczy, które nie wymagają bezpiecznego RNG.

Jak działa funkcja Math.random().

Metoda Math.random() zwraca pseudolosową liczbę zmiennoprzecinkową z zakresu = crypto.getRandomValues(new Uint8Array(1)); konsola.log(rwartość)
Jednak w przeciwieństwie do Math.random() PRNG ta metoda wymaga bardzo dużych zasobów. Faktem jest, że ten generator wykorzystuje wywołania systemowe w systemie operacyjnym, aby uzyskać dostęp do źródeł entropii (adres MAC, procesor, temperatura itp.).