ကျပန်း ကိန်းပြည့်ကို ဖန်တီးပါ။
ကုဒ်ရေးခြင်း၊ စမ်းသပ်ခြင်းနှင့် အခြားအရာများတွင် အပလီကေးရှင်းများအတွက် ကျပန်း ကိန်းပြည့်များကို ထုတ်လုပ်ရန် ဤစာမျက်နှာကို အသုံးပြုပါ။
Pseudorandom Integers ၏ နက်နဲသောအရာများကို လော့ခ်ဖွင့်ခြင်း- အက်ပ်များ၊ အယ်ဂိုရီသမ်များနှင့် ကန့်သတ်ချက်များ
Pseudorandom integers များ၏ မျိုးဆက်သည် သရုပ်ဖော်ပုံများ၊ ကုဒ်ဝှက်စနစ်များ၊ ဂိမ်းများနှင့် စမ်းသပ်ခြင်း အယ်လဂိုရီသမ်များ အပါအဝင် ကွန်ပျူတာဆိုင်ရာ အပလီကေးရှင်းများစွာ၏ မရှိမဖြစ် အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤကိန်းဂဏာန်းများသည် ကျပန်းပေါ်လာသော်လည်း၊ ၎င်းတို့ကို အဆုံးအဖြတ်ပေးသည့် လုပ်ငန်းစဉ်များဖြင့် ထုတ်ပေးသောကြောင့် "pseudorandom" ဟူသော ဝေါဟာရကို အသုံးပြုပါသည်။ တူညီသောကနဦးအခြေအနေ သို့မဟုတ် "အမျိုးအနွယ်" အား ပေးထားသည့် pseudorandom number generator (PRNG) သည် အချိန်တိုင်း တူညီသော နံပါတ်များကို ထုတ်ပေးလိမ့်မည်။ ထပ်တလဲလဲလုပ်ဆောင်ရန် လိုအပ်သည့် အမှားရှာပြင်ခြင်း သို့မဟုတ် ထိန်းချုပ်ထားသော သရုပ်ဖော်မှုများကဲ့သို့သော အခြေအနေများစွာတွင် ဤပိုင်ဆိုင်မှုသည် အသုံးဝင်သည်။
PRNGs များသည် ကျပန်းနံပါတ်များ၏ ဂုဏ်သတ္တိများကို ခန့်မှန်းသည့် သတ်မှတ်ထားသော အကွာအဝေးတစ်ခုကြားရှိ ကိန်းဂဏာန်းများကို ထုတ်လုပ်ပေးသည့် အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုကို အသုံးချခြင်းဖြင့် လုပ်ဆောင်သည်။ ကိန်းပြည့်များအတွက်၊ ဤအကွာအဝေးသည် ပုံမှန်အားဖြင့် ကိန်းပြည့်တစ်ခုထိန်းထားနိုင်သော အနိမ့်ဆုံးနှင့် အမြင့်ဆုံးတန်ဖိုးများအကြား ဖြစ်လိမ့်မည်။ Linear Congruential Generator (LCG) ကဲ့သို့သော ရိုးရှင်းသည့်အရာများမှ Mersenne Twister ကဲ့သို့သော ပိုမိုရှုပ်ထွေးသည့်အရာများအထိ pseudorandom နံပါတ်မျိုးဆက် algorithms အများအပြားရှိသည်။ အယ်လဂိုရီသမ်ရွေးချယ်မှုသည် များသောအားဖြင့် အပလီကေးရှင်း၏ သီးခြားလိုအပ်ချက်များအပေါ်တွင် မူတည်ပြီး၊ ကျပန်းလိုအပ်သောအဆင့်၊ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် မှတ်ဉာဏ်အသုံးပြုမှုတို့အပေါ်မူတည်ပါသည်။
pseudorandom integer ကိုထုတ်ပေးသောအခါ၊ algorithm သည် ကနဦးမျိုးစေ့တန်ဖိုးကိုယူပြီး၊ ထို့နောက်တန်ဖိုးအသစ်တစ်ခုဖန်တီးရန်အတွက် ၎င်းတွင်သင်္ချာဆိုင်ရာလုပ်ဆောင်မှုများဆက်တိုက်လုပ်ဆောင်သည်။ ဤတန်ဖိုးအသစ်သည် နောက်တစ်ကြိမ် ထပ်ခါတလဲလဲပြုလုပ်ရန် မျိုးစေ့ဖြစ်လာပြီး လျှို့ဝှက်နံပါတ်များ၏ အစီအရီကို ဖန်တီးသည်။ ပရိုဂရမ်လည်ပတ်သည့်အချိန်တိုင်းတွင် pseudorandom နံပါတ်များ၏ sequence ကွဲပြားကြောင်း သေချာစေရန်အတွက် မျိုးစေ့ကို လက်ရှိအချိန်ကဲ့သို့ ခန့်မှန်းမရသောတန်ဖိုးအချို့မှ ထုတ်ပေးပါသည်။
သို့သော်၊ pseudorandom နံပါတ်ဂျင်နရေတာများသည် အပလီကေးရှင်းအားလုံးအတွက် မသင့်လျော်ကြောင်း သတိပြုရန် အရေးကြီးပါသည်။ ၎င်းတို့သည် ရည်ရွယ်ချက်အများစုအတွက် ကျပန်းပုံပေါက်နေသော်လည်း ၎င်းတို့သည် အဆုံးအဖြတ်ရှိပြီး ၎င်းတို့၏ပုံစံများကို algorithm နှင့် အမျိုးအနွယ်ဆိုင်ရာ လုံလောက်သောအချက်အလက်များပေးသောကြောင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သည်။ လုံခြုံရေးအတွက် စိုးရိမ်စရာဖြစ်သည့် လျှို့ဝှက်သင်္ကေတဆိုင်ရာ ရည်ရွယ်ချက်များအတွက်၊ လုံခြုံသော လျှို့ဝှက်နံပါတ် ဂျင်နရေတာများ (CSPRNGs) လိုအပ်ပါသည်။ ၎င်းတို့သည် တိုက်ခိုက်သူသည် algorithm နှင့် မျိုးစေ့၏နောက်ဆုံးအပိုင်းအနည်းငယ်ကို သိသော်လည်း၊ ၎င်းတို့သည် စီဆက်တွင် နောက်နံပါတ်ကို ခန့်မှန်း၍မရနိုင်သော ဒီဇိုင်းပုံစံဖြစ်သည်။
နိဂုံးချုပ်အားဖြင့်၊ pseudorandom integers မျိုးဆက်သည် သင်္ချာ၊ ကွန်ပျူတာသိပ္ပံနှင့် လက်တွေ့အသုံးချမှုများ ရောယှက်နေသော စိတ်ဝင်စားဖွယ်အကြောင်းအရာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့၏ အဆုံးအဖြတ်သဘောသဘာဝရှိသော်လည်း၊ pseudorandom နံပါတ်များသည် နယ်ပယ်အသီးသီးတွင် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သောကိရိယာများဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့ကို ထုတ်လုပ်ပုံနှင့် ၎င်းတို့ပြသထားသည့် ဂုဏ်သတ္တိများကို နားလည်ခြင်းဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ အပလီကေးရှင်းများ၏ သီးခြားလိုအပ်ချက်များနှင့် ကိုက်ညီရန် သင့်လျော်သော PRNGs များကို ရွေးချယ်ကာ အသုံးချနိုင်သည်၊ ၎င်းတို့၏ ကန့်သတ်ချက်များနှင့် လုံခြုံရေးဆိုင်ရာ အကဲဆတ်သော အခြေအနေများတွင် ပိုမိုအားကောင်းသော အခြားရွေးချယ်စရာများ လိုအပ်မှုကို သတိရနေချိန်တွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ အပလီကေးရှင်းများ၏ သီးခြားလိုအပ်ချက်များကို ဖြည့်ဆည်းပေးနိုင်ပါသည်။