JavaScript의 시뮬레이션 무작위성 이해 : Math.random ()

에 대한 깊은 다이빙

프로그래밍에서 겉보기에 쉽게 무작위로 생성되는 무작위 숫자는 종종 컴퓨터의 본질적으로 결정적인 특성을 고려할 때 종종 근본적인 복잡성을 숨 깁니다. 이 기사는 JavaScript가 math.random () 를 사용하여 임의성을 시뮬레이션하는 방법을 살펴보고, 우리가 임의의 숫자로 인식하는 것을 생성하는 역학을 공개합니다.

컴퓨팅에서 무작위성의 환상

컴퓨터는 핵심에서 순차적으로 지침을 실행합니다. 그래서 그들은 어떻게 무작위로 보이는 숫자를 생산합니까?

Pseudo-Random 번호 생성기 (PRNGS)

math.random () 가 제공하는 "무작위성"은 진정으로 무작위가 아닙니다. 의사 랜덤입니다. 의사-랜덤 번호 생성기 (PRNG)는 수학 알고리즘을 사용하여 무작위와 같은 동작을 나타내는 숫자 시퀀스를 만듭니다.

prngs의 주요 특성 :

1. 종자 값 : 시작 값 (시드)은 숫자 시퀀스를 시작합니다. 씨앗은 전체 시퀀스를 지시합니다.
2. 결정 론적 행동 : 알고리즘과 종자를 아는 것은 전체 숫자 시퀀스를 예측할 수 있습니다.
3. 주기성 : prngs는 특정 수의 반복 후에 시퀀스를 필연적으로 반복합니다.

JavaScript의 math.random () 는 일반적으로 Xorshift 또는 Mersenne Twister와 같은 알고리즘을 사용합니다 (정확한 알고리즘은 Chrome의 V8과 같은 JavaScript 엔진에 따라 다릅니다).

decoding

math.random ()

math.random () 는 JavaScript의 기본 랜덤 번호 생성기입니다.

0 (포함)과 1 (독점) 사이에 부동 소수점 번호를 생성합니다.

예는 0.2315601941492, 0.6874206142281 또는 0.9912760919023.
가 포함됩니다.

// Random number between 0 and 1
console.log(Math.random());

// Random integer between 0 and 9
console.log(Math.floor(Math.random() * 10));

// Random number between 1 and 100
console.log(Math.floor(Math.random() * 100)   1);

math.random () 의 내부 작업.

프로세스에는 다음과 같은 단계가 포함됩니다.

초기 종자 값이 사용됩니다. 이 씨앗은 종종 시스템 시계 또는 다른 고유 한 소스에서 파생됩니다.
알고리즘은 새 숫자를 생성하기 위해 씨앗에 수학적 변환을 적용합니다.
이 새로운 숫자는 큰 상수로 나뉩니다 (0과 1 사이의 정규화를 위해)
이 프로세스는
4. math.random () 에 대한 모든 호출에 대해 반복되며 순서에서 다음 번호를 생성합니다.

이 예측 가능한 시퀀스 (시드가 주어진) 시뮬레이션 및 게임에 적합하지만 암호화 응용 프로그램에는 적합하지 않습니다.

왜 진정한 무작위성이 애매하게 남아 있는지

math.random () 의 결정적 알고리즘은 시드와 알고리즘이 알려진 경우 시퀀스가 ​​재현 가능하다는 것을 의미합니다. 암호화와 같은 보안에 민감한 작업의 경우 Cryptographically 보안 랜덤 숫자가 필수적이며 Web Crypto API를 사용하여 생성됩니다 :

// Cryptographically secure random values
const array = new Uint32Array(5);
window.crypto.getRandomValues(array);
console.log(array);

결정 론적 시스템에서 무작위성의 도전

컴퓨터의 이진 특성 (0S 및 1S)은 임의성의 고유 한 불확실성과 충돌합니다. 무작위성을 효과적으로 시뮬레이션하려면 :

1. 외부 소스 : 시스템은 종종 예측할 수없는 외부 데이터 (마우스 움직임, 키 스트로크, 시스템 클록)를 종종 종자 값에 사용합니다.
2. 엔트로피 풀 : 운영 체제는 엔트로피 풀을 유지하고 다양한 소스에서 소음을 수집하여 임의성을 향상시킵니다.

결론 : 필요한 환상

컴퓨터의 무작위성은 정교한 알고리즘과 초기 종자에 의존하는 신중하게 구성된 환상입니다.

math.random () 는 많은 응용 분야에서 실용적이지만 그 한계와 결정 론적 특성을 인정해야합니다. 보안 및 진정한 무작위성의 경우 암호화 방법이 필요합니다.

코드를 유도하는 결정론과 시뮬레이션 된 무작위성 사이의 흥미로운 상호 작용에 감사드립니다!