一维均匀分布随机数序列的产生方法

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1、一维均匀分布随机数序列的产生方法引言：随机数序列主要应用于序列密码（流密码）。序列密码的强度完全依赖于序列的随机性与不可预测性。随机数在密码学中也是非常重要的，主要应用于数字签名（如美国数字签名标准中的数字签名算法）、消息认证码（如初始向量）、加密算法（如密钥）、零知识证明、身份认证（如一次性nonce）和众多的密码学协议。关键词：随机数、随机数序列、均匀分布一、随机数及随机数序列的简介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

2、的时候等等。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：它所产生的后面的那个数与前面的那个数毫无关系。随机数序列分为真随机数序列与伪随机数序列，随机数分为真随机数和伪随机数。真随机数序列从真实世界的自然随机性源产生，办法是找出似乎是随机的事件然后从中提取随机性，如自然界中的抛币。在计算机中噪音可以选取真实世界的自然随机性，如从计算机时钟寄存器中取得本机的当前系统时间到秒（或微秒）级的数值，测量两次击键的时间间隔，相邻两次鼠标移动的时间间隔以及由计算机硬件报告的鼠标实际位置等。伪随机数序列用确定的算法产生

3、，不是真正的随机数序列。伪随机数序列发生器指使用短的真随机数序列（称为种子）x扩展成较长的伪随机数序列y。在密码学中伪随机数序列的使用大大减少了真随机数序列的使用，但不能完全取代真随机数序列的使用（如种子）。通常，我们需要的随机数序列应具有非退化性、周期长、相关系数小等优点。二、一维均匀分布的简介设连续型随机变量X的分布函数为F(x)=(x-a)/(b-a)，a≤x≤b，则称随机变量X服从[a,b]上的均匀分布，记为X～U[a，b]。若[x1,x2]是[a,b]的任一子区间,则P{x1≤x≤x2}=(x2-x1)/(b-a)，这表明X落

4、在[a,b]的子区间内的概率只与子区间长度有关，而与子区间位置无关，因此X落在[a,b]的长度相等的子区间内的可能性是相等的，所谓的均匀指的就是这种等可能性。三、一维均匀分布随机数序列的产生方法1、迭代取中法：   这里在迭代取中法中介绍平方取中法,其迭代式如下:   其中，是迭代算子，而则是每次需要产生的随机数。第一个式子表示的是将平方后右移s位，并截右端的2s位，而第二个式子则是将截尾后的数字再压缩2s倍，显然:0≤≤1。但是，迭代取中法有一个缺点，即它比较容易退化成0。平方取中法的实现结果：前96个测试生成的随机数序列:0.399

5、0000.9201000.6584000.3490000.1801000.2436000.9340000.2356000.5507000.3270000.6929000.0110000.0121000.0146000.0213000.0453000.2052000.2107000.4394000.3072000.4371000.1056000.1151000.3248000.5495000.1950000.8025000.4006000.0480000.2304000.3084000.5110000.1121000.2566000.58

6、43000.1406000.9768000.4138000.1230000.5129000.3066000.4003000.0240000.0576000.3317000.0024000.0005000.0000000.0000000.0000000.0000000.0000000.0000000.0000000.0000000.0000000.0000000.0000000.0000000.0000000.0000000.0000000.0000000.0000000.0000000.0000000.0000000.0000000.0

7、000000.0000000.0000000.0000000.0000000.0000000.0000000.0000000.0000000.0000000.0000000.0000000.0000000.0000000.0000000.0000000.0000000.0000000.0000000.0000000.0000000.0000000.0000000.0000000.0000000.0000000.0000000.000000从上述数据容易看出其易退化成0的缺点。2、乘同余法：乘同余法的迭代式如下:       各参数意义及

8、各步的作用可参见1当然，这里的参数的选取是有一定的理论基础的，否则所产生的随机数的周期将较小，相关性会较大。经过前人检验的两组性能较好的素数取模乘同余法迭代式的系数为:1）；2）。3、混合同余法：混合同余法