{"id":2787,"date":"2024-07-22T14:53:41","date_gmt":"2024-07-22T14:53:41","guid":{"rendered":"https:\/\/www.black-jack-21.com\/?p=2787"},"modified":"2024-07-22T14:54:44","modified_gmt":"2024-07-22T14:54:44","slug":"generatore-casuale","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.black-jack-21.com\/it\/zufallsgenerator\/","title":{"rendered":"Generatore casuale: crea un numero casuale e scopri tutto su di esso!"},"content":{"rendered":"<p class=\"wp-block-paragraph\">Un <strong>Generatore casuale<\/strong> \u00e8 uno strumento o un algoritmo che produce risultati imprevedibili e non deterministici. Questi generatori sono essenziali in molti settori, dalla crittografia alla simulazione informatica.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Risultati imprevedibili:<\/strong> I generatori casuali forniscono risultati che non possono essere previsti.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Utilizzo in crittografia:<\/strong> Sono fondamentali per una comunicazione sicura.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Simulazioni al computer:<\/strong> Spesso utilizzato nella modellazione e nell'analisi di sistemi complessi.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n    <style>\n        body {\n            font-family: Arial, sans-serif;\n            background-color: #f4f4f4;\n            text-align: center;\n            padding: 50px;\n        }\n        .container {\n            background-color: #fff;\n            padding: 20px;\n            border-radius: 8px;\n            box-shadow: 0 0 10px rgba(0, 0, 0, 0.1);\n            max-width: 300px;\n            margin: auto;\n        }\n        input {\n            width: calc(100% - 20px);\n            padding: 10px;\n            margin: 10px 0;\n            border: 1px solid #ccc;\n            border-radius: 4px;\n        }\n        button {\n            background-color: #28a745;\n            color: white;\n            padding: 10px 20px;\n            border: none;\n            border-radius: 4px;\n            cursor: pointer;\n            font-size: 16px;\n        }\n        button:hover {\n            background-color: #218838;\n        }\n        .result {\n            margin-top: 20px;\n            font-size: 24px;\n            font-weight: bold;\n        }\n    <\/style>\n    <div class=\"container\">\n        <h2>Generatore di numeri casuali<\/h2>\n        <label for=\"min\">Min:<\/label>\n        <input type=\"number\" id=\"min\" placeholder=\"Minimo\" required>\n        <label for=\"max\">Max:<\/label>\n        <input type=\"number\" id=\"max\" placeholder=\"Massimo\" required>\n        <button onclick=\"generateRandomNumber()\">Generare<\/button>\n        <div class=\"result\" id=\"result\"><\/div>\n    <\/div>\n    <script>\n        function generateRandomNumber() {\n            const min = parseInt(document.getElementById('min').value);\n            const max = parseInt(document.getElementById('max').value);\n            if (isNaN(min) || isNaN(max) || min >= max) {\n                document.getElementById('result').innerText = 'Bitte geben Sie g\u00fcltige Werte ein.';\n                return;\n            }\n            const randomNumber = Math.floor(Math.random() * (max - min + 1)) + min;\n            document.getElementById('result').innerText = `Zufallszahl: ${randomNumber}`;\n        }\n    <\/script>\n\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"581\" src=\"https:\/\/www.black-jack-21.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Zufallsgenerator-02-1024x581.jpg\" alt=\"-\" class=\"wp-image-2790\" title=\"\" srcset=\"https:\/\/www.black-jack-21.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Zufallsgenerator-02-1024x581.jpg 1024w, https:\/\/www.black-jack-21.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Zufallsgenerator-02-300x170.jpg 300w, https:\/\/www.black-jack-21.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Zufallsgenerator-02-768x436.jpg 768w, https:\/\/www.black-jack-21.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Zufallsgenerator-02-18x10.jpg 18w, https:\/\/www.black-jack-21.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Zufallsgenerator-02-421x239.jpg 421w, https:\/\/www.black-jack-21.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Zufallsgenerator-02.jpg 1269w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Come funziona un generatore di numeri casuali? \ud83d\udd0d<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">I generatori casuali funzionano con processi fisici o algoritmi matematici. I tipi pi\u00f9 importanti sono i generatori di numeri casuali veri (TRNG) e i generatori di numeri pseudocasuali (PRNG).<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le varie applicazioni della casualit\u00e0 hanno portato allo sviluppo di diversi metodi per generare dati casuali. Alcuni di questi esistono fin dall'antichit\u00e0 e comprendono esempi ben noti come il lancio dei dadi, il lancio delle monete, il mescolamento delle carte da gioco, l'uso dei gambi di achillea (per la divinazione) nell'I Ching e innumerevoli altre tecniche. A causa della natura meccanica di queste tecniche, la generazione di grandi quantit\u00e0 di numeri sufficientemente casuali (importanti in statistica) richiedeva molto lavoro e tempo. Pertanto, i risultati venivano talvolta raccolti e distribuiti sotto forma di tabelle di numeri casuali.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Esistono diversi metodi computazionali per generare numeri pseudorandom. Tutti non raggiungono l'obiettivo di una vera casualit\u00e0, anche se possono superare con vari gradi di successo alcuni dei test statistici per la casualit\u00e0, che sono progettati per misurare l'imprevedibilit\u00e0 dei risultati (cio\u00e8 fino a che punto i loro modelli sono riconoscibili). Questo li rende generalmente inutilizzabili per applicazioni come la crittografia. Tuttavia, esistono anche generatori di numeri pseudorandom sicuri dal punto di vista crittografico (CSPRNGS), progettati con cura e dotati di caratteristiche specifiche per la crittografia. <a href=\"https:\/\/www.black-jack-21.com\/pl\/einsatz\/\" alt=\"Einsatz\" title=\"Palo | Black-Jack-21.com\">Inserire<\/a> sono stati sviluppati nella crittografia.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"580\" src=\"https:\/\/www.black-jack-21.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Zufallsgenerator-03-1024x580.jpg\" alt=\"-\" class=\"wp-image-2791\" title=\"\" srcset=\"https:\/\/www.black-jack-21.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Zufallsgenerator-03-1024x580.jpg 1024w, https:\/\/www.black-jack-21.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Zufallsgenerator-03-300x170.jpg 300w, https:\/\/www.black-jack-21.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Zufallsgenerator-03-768x435.jpg 768w, https:\/\/www.black-jack-21.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Zufallsgenerator-03-18x10.jpg 18w, https:\/\/www.black-jack-21.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Zufallsgenerator-03-421x239.jpg 421w, https:\/\/www.black-jack-21.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Zufallsgenerator-03.jpg 1270w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Applicazioni dei generatori casuali<\/h2>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Giochi e intrattenimento<\/strong>:\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>I generatori casuali sono utilizzati in <a href=\"https:\/\/www.black-jack-21.com\/pl\/black-jack-spielen-lernen\/\" alt=\"Spielen\" title=\"Giocare a Black-Jack-21.com\">Gioco<\/a> utilizzati per creare elementi imprevedibili come il lancio di dadi, l'estrazione di carte o la generazione di livelli.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Crittografia<\/strong>:\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Nella sicurezza delle informazioni, i generatori di numeri casuali sono fondamentali per la generazione di chiavi, sali e nonci, necessari per la crittografia e l'autenticazione.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Statistiche e campioni<\/strong>:\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Quando si creano campioni per sondaggi e studi, i generatori casuali aiutano ad estrarre campioni rappresentativi e imparziali.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Modelli di simulazione<\/strong>:\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Nella scienza e nella tecnologia, i generatori di numeri casuali sono utilizzati per eseguire simulazioni Monte Carlo che utilizzano variabili casuali per modellare e analizzare sistemi complessi.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Lotterie e concorsi<\/strong>:\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Assicurano una selezione equa e casuale dei vincitori di lotterie, concorsi a premi e altre competizioni.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Algoritmi di ottimizzazione<\/strong>:\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>I metodi casuali, come gli algoritmi genetici e la ricottura simulata, utilizzano generatori casuali per cercare in modo efficiente gli spazi di soluzione e trovare soluzioni ottimali.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Intelligenza artificiale e apprendimento automatico <a href=\"https:\/\/www.black-jack-21.com\/pl\/black-jack-lernen\/\" alt=\"Lernen\" title=\"Imparare | Black-Jack-21.com\">Apprendimento<\/a><\/strong>:\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>I generatori casuali vengono utilizzati per mescolare i set di dati e selezionare in modo casuale i dati di addestramento e di prova per convalidare e addestrare i modelli.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">I generatori di numeri casuali trovano applicazione in <a href=\"https:\/\/www.black-jack-21.com\/pl\/gluecksspiele\/\" alt=\"Gl\u00fccksspiel\" title=\"Gioco d&#039;azzardo | Black-Jack-21.com\">Gioco d'azzardo<\/a>nel campionamento statistico, nella simulazione informatica, nella crittografia, nella progettazione completamente randomizzata e in altre aree in cui \u00e8 auspicabile la generazione di un risultato imprevedibile. In generale, nelle applicazioni in cui l'imprevedibilit\u00e0 \u00e8 la caratteristica principale, come ad esempio le applicazioni di sicurezza, i generatori hardware sono preferiti, ove possibile.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">I generatori di numeri pseudorandom sono molto utili nello sviluppo di metodi di simulazione Monte Carlo, in quanto il debugging \u00e8 facilitato dalla possibilit\u00e0 di ripetere la stessa sequenza di numeri casuali partendo dallo stesso seme casuale. Sono utilizzati anche in crittografia, a patto che il seme rimanga segreto. Il mittente e il destinatario possono generare automaticamente lo stesso insieme di numeri da utilizzare come chiave.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La generazione di numeri pseudorandom \u00e8 un compito importante e comune nella programmazione dei computer. Mentre la crittografia e alcuni algoritmi numerici richiedono un grado molto elevato di casualit\u00e0 apparente, molte altre operazioni richiedono solo un grado modesto di imprevedibilit\u00e0. Alcuni semplici esempi possono essere la presentazione a un utente di una \u201ecitazione casuale del giorno\u201c o la determinazione della direzione in cui potrebbe muoversi un avversario controllato dal computer in un gioco. Forme pi\u00f9 deboli di casualit\u00e0 sono utilizzate negli algoritmi di hashing e nella creazione di algoritmi di ricerca e ordinamento ammortizzati.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Alcune applicazioni che a prima vista sembrano adatte alla randomizzazione, in realt\u00e0 non sono cos\u00ec semplici. Ad esempio, un sistema che seleziona \u201ecasualmente\u201c i brani musicali per un sistema di musica di sottofondo deve solo apparire casuale e pu\u00f2 anche avere modi per randomizzare la selezione musicale. <a href=\"https:\/\/www.black-jack-21.com\/pl\/casino-gewinne-versteuern\/\" alt=\"steuern\" title=\"controllo | Black-Jack-21.com\">manzo<\/a>Un sistema veramente randomizzato non avrebbe la limitazione che lo stesso titolo possa comparire due o tre volte di seguito.<\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Numeri casuali reali e numeri pseudo-casuali \ud83c\udd9a<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La differenza tra numeri reali e pseudocasuali sta nella prevedibilit\u00e0 e nella fonte della casualit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Numeri casuali reali:<\/strong> Imprevedibile, basato su processi fisici.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Numeri pseudocasuali:<\/strong> Generati da algoritmi, prevedibili se il seme \u00e8 noto.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Esistono due metodi principali per generare numeri casuali. Il primo metodo misura un fenomeno fisico considerato casuale e poi compensa le possibili distorsioni nel processo di misurazione. Esempi di sorgenti sono la misurazione del rumore atmosferico, del rumore termico e di altri fenomeni esterni elettromagnetici e quantomeccanici. Ad esempio, la radiazione cosmica di fondo o il decadimento radioattivo misurato su brevi periodi di tempo sono fonti di entropia naturale (come misura dell'imprevedibilit\u00e0 o della sorpresa del processo di generazione dei numeri).<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La velocit\u00e0 di estrazione dell'entropia dalle fonti naturali dipende dai fenomeni fisici sottostanti che vengono misurati. Per questo motivo, le fonti di entropia \u201evera\u201c presenti in natura sono dette bloccanti: la loro velocit\u00e0 \u00e8 limitata fino a quando non viene raccolta una quantit\u00e0 di entropia sufficiente a soddisfare la domanda. In alcuni sistemi Unix-like, tra cui la maggior parte delle distribuzioni Linux, lo pseudo file di dispositivo \/dev\/random si blocca finch\u00e9 non viene raccolta entropia sufficiente dall'ambiente. A causa di questo comportamento di blocco, la lettura di grandi quantit\u00e0 di dati da \/dev\/random, come il riempimento di un disco rigido con bit casuali, pu\u00f2 essere spesso lenta sui sistemi che utilizzano questo tipo di fonte di entropia.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Il secondo metodo utilizza algoritmi di calcolo in grado di generare lunghe sequenze di risultati apparentemente casuali che in realt\u00e0 sono completamente determinati da un valore iniziale pi\u00f9 breve, noto come valore seme o chiave. Ci\u00f2 consente di riprodurre l'intera sequenza apparentemente casuale se il valore seme \u00e8 noto. Questo tipo di generatore di numeri casuali viene spesso definito generatore di numeri pseudorandom. Questo tipo di generatore di solito non \u00e8 bloccante, quindi non \u00e8 limitato da un evento esterno, consentendo la lettura di grandi quantit\u00e0 di dati.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Alcuni sistemi utilizzano un approccio ibrido che raccoglie casualit\u00e0 da fonti naturali, quando disponibili, e si affida a generatori di numeri pseudorandom crittograficamente sicuri (CSPRNG) che vengono periodicamente riseminati quando il tasso di lettura desiderato supera la capacit\u00e0 dell'approccio di raccolta naturale di soddisfare la domanda. Questo approccio evita il comportamento di blocco a velocit\u00e0 limitata dei generatori di numeri casuali basati su metodi pi\u00f9 lenti e puramente ambientali.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Sebbene un generatore di numeri pseudorandom basato esclusivamente su una logica deterministica non possa mai essere considerato una \u201evera\u201c fonte casuale nel senso pi\u00f9 puro del termine, nella pratica sono generalmente sufficienti, anche per applicazioni critiche per la sicurezza. I generatori di numeri pseudorandom progettati e implementati con cura possono essere certificati per scopi crittografici critici per la sicurezza, come nel caso degli algoritmi Yarrow e Fortuna. Il primo \u00e8 alla base della sorgente di entropia \/dev\/random su FreeBSD, AIX, macOS, NetBSD e altri. OpenBSD utilizza un algoritmo di numeri pseudorandom noto come arc4random.<\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Metodi di generazione<\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Metodi fisici<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">I primi metodi di generazione di numeri casuali, come i lanci di dadi, di monete e le ruote della roulette, sono utilizzati ancora oggi, soprattutto nei giochi e nelle scommesse, poich\u00e9 sono troppo lenti per la maggior parte delle applicazioni in statistica e crittografia.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Un generatore di numeri casuali fisico pu\u00f2 essere basato su un fenomeno fisico atomico o subatomico essenzialmente casuale, la cui imprevedibilit\u00e0 pu\u00f2 essere attribuita alle leggi della meccanica quantistica. Le fonti di entropia includono il decadimento radioattivo, il rumore termico, il rumore degli spari, il rumore a valanga nei diodi Zener, le deviazioni dell'orologio, i movimenti temporali della testina di lettura di un disco rigido e il rumore radio. Tuttavia, i fenomeni fisici e gli strumenti utilizzati per misurarli presentano generalmente asimmetrie e distorsioni sistematiche che rendono i loro risultati non uniformemente casuali. Un estrattore casuale, come una funzione hash crittografica, pu\u00f2 essere utilizzato per ottenere una distribuzione uniforme di bit da una sorgente non uniformemente casuale, ma a una velocit\u00e0 di bit inferiore.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nel 2013 \u00e8 stato sviluppato un prototipo di generatore di numeri casuali in tempo reale ad alta velocit\u00e0 basato su un laser caotico.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Sono stati sviluppati vari metodi ingegnosi per raccogliere queste informazioni entropiche. Una tecnica consiste nell'applicare una funzione hash a un fotogramma di un flusso video proveniente da una fonte imprevedibile. Lavarand ha utilizzato questa tecnica con immagini provenienti da pi\u00f9 lampade di lava. HotBits ha misurato il decadimento radioattivo con tubi Geiger-M\u00fcller, mentre Random.org ha registrato le fluttuazioni dell'ampiezza del rumore atmosferico con una normale radio.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Metodi assistiti dal computer<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La maggior parte dei numeri casuali generati dai computer utilizza i PRNG, algoritmi in grado di generare automaticamente lunghe sequenze di numeri con buone propriet\u00e0 di casualit\u00e0, ma alla fine le sequenze si ripetono (o l'utilizzo della memoria cresce indefinitamente). Questi numeri casuali sono sufficienti in molte situazioni, ma non sono casuali come i numeri generati dal rumore elettromagnetico atmosferico usato come fonte di entropia. L'insieme dei valori generati da questi algoritmi \u00e8 generalmente determinato da un numero fisso chiamato seme. Uno dei PRNG pi\u00f9 comuni \u00e8 il generatore di congruenze lineari, che utilizza la relazione di ricorrenza<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Xn+1=(aXn+b)mod mX_{n+1} = (aX_n + b) \\mod mXn+1=(aXn+b)modm<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">viene utilizzata per generare numeri dove aaa, bbb e mmm sono numeri interi grandi e Xn+1X_{n+1}Xn+1 \u00e8 il numero successivo di una serie di numeri pseudorandom. Il numero massimo di numeri che la formula pu\u00f2 generare \u00e8 il modulo mmm. La relazione di ricorrenza pu\u00f2 essere estesa alle matrici per avere periodi molto pi\u00f9 lunghi e migliori propriet\u00e0 statistiche. Per evitare alcune propriet\u00e0 non casuali di un singolo generatore di congruenza lineare, \u00e8 possibile utilizzare in parallelo diversi generatori di numeri casuali con valori leggermente diversi del coefficiente moltiplicatore aaa, con un generatore di numeri casuali \u201emaster\u201c che seleziona tra i diversi generatori.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Un metodo semplice per generare manualmente numeri casuali \u00e8 il cosiddetto metodo dei quadrati medi, proposto da John von Neumann. Sebbene sia facile da implementare, il suo risultato \u00e8 di scarsa qualit\u00e0. Ha un periodo molto breve e gravi punti deboli, come il fatto che la sequenza in uscita converge quasi sempre a zero. Una recente innovazione consiste nel combinare il metodo dei quadrati medi con una sequenza di Weyl. Questo metodo produce risultati di alta qualit\u00e0 per un lungo periodo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La maggior parte dei linguaggi di programmazione contiene funzioni o routine di libreria che forniscono generatori di numeri casuali. Spesso sono progettati per fornire un byte o una parola casuali o un numero in virgola mobile uniformemente distribuito tra 0 e 1.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La qualit\u00e0, cio\u00e8 la casualit\u00e0, di tali funzioni di libreria varia notevolmente, da un risultato completamente prevedibile a uno crittograficamente sicuro. Il generatore di numeri casuali standard di molti linguaggi, tra cui Python, Ruby, R, IDL e PHP, si basa sull'algoritmo di Mersenne Twister e non \u00e8 sufficiente per scopi crittografici, come esplicitamente indicato nella documentazione del linguaggio. Tali funzioni di libreria hanno spesso scarse propriet\u00e0 statistiche e alcuni schemi si ripetono dopo solo decine di migliaia di tentativi. Spesso sono inizializzate con l'orologio in tempo reale di un computer come seme, poich\u00e9 tale orologio \u00e8 a 64 bit e misura in nanosecondi, ben oltre la precisione di una persona. Queste funzioni possono fornire una casualit\u00e0 sufficiente per alcuni compiti (ad esempio i videogiochi), ma sono inadatte quando \u00e8 richiesta una casualit\u00e0 di alta qualit\u00e0, come nelle applicazioni crittografiche o statistiche.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Generatori di numeri casuali di qualit\u00e0 superiore sono disponibili sulla maggior parte dei sistemi operativi; ad esempio, \/dev\/random su vari derivati di BSD, Linux, Mac OS X, IRIX e Solaris, o CryptGenRandom per Microsoft Windows. La maggior parte dei linguaggi di programmazione, compresi quelli menzionati in precedenza, forniscono un modo per accedere a queste fonti di livello superiore.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Generato dalle persone<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La generazione di numeri casuali pu\u00f2 essere eseguita anche dall'uomo, raccogliendo vari input dagli utenti finali e utilizzandoli come fonte di casualit\u00e0. Tuttavia, la maggior parte degli studi ha riscontrato che i soggetti umani presentano un certo grado di non casualit\u00e0 quando cercano di generare una sequenza casuale, ad esempio di cifre o lettere. Potrebbero passare da una scelta all'altra troppo spesso rispetto a un buon randomizzatore; di conseguenza, questo approccio non \u00e8 molto utilizzato. Per lo stesso motivo per cui gli esseri umani si comportano male in questo compito, la generazione umana di numeri casuali pu\u00f2 essere utilizzata come strumento per ottenere approfondimenti sulle funzioni cerebrali non accessibili con altri mezzi. <a href=\"https:\/\/www.black-jack-21.com\/pl\/blackjack-immer-gewinnen\/\" alt=\"gewinnen\" title=\"vincere | Black-Jack-21.com\">vincere<\/a>, die auf andere Weise nicht zug\u00e4nglich sind.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Postelaborazione e controlli statistici<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Anche con una fonte di numeri casuali plausibile (magari da un generatore hardware basato sulla meccanica quantistica), \u00e8 necessario prestare attenzione per ottenere numeri completamente imparziali. Il comportamento di questi generatori cambia spesso con la temperatura, la tensione di alimentazione, l'et\u00e0 del dispositivo o altre influenze esterne.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">I numeri casuali generati sono talvolta sottoposti a test statistici prima di essere utilizzati, per garantire che la fonte sottostante funzioni ancora, e vengono poi post-elaborati per migliorare le loro propriet\u00e0 statistiche. Un esempio \u00e8 il generatore di numeri casuali hardware TRNG9803, che utilizza una misurazione dell'entropia come test hardware e poi postelabora la sequenza casuale con un cifratore di flusso a registro a scorrimento. In genere \u00e8 difficile utilizzare test statistici per convalidare i numeri casuali generati. Wang e Nicol hanno proposto una tecnica di verifica statistica basata sulla distanza, utilizzata per identificare i punti deboli di pi\u00f9 generatori di numeri casuali. Li e Wang hanno proposto un metodo per testare i numeri casuali basato su sorgenti di entropia caotica laser che utilizzano le propriet\u00e0 del moto browniano.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">I test statistici sono utilizzati anche per garantire che l'output finale post-elaborato di un generatore di numeri casuali sia veramente imparziale; sono stati sviluppati numerosi pacchetti di test di casualit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Ulteriori considerazioni<\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Personalizzare la distribuzione<\/h3>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Distribuzioni uniformi<\/h4>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La maggior parte dei generatori di numeri casuali lavora nativamente con numeri interi o singoli bit, quindi \u00e8 necessario un passaggio aggiuntivo per ottenere la \u201ecanonica\u201c distribuzione uniforme tra 0 e 1. L'implementazione non \u00e8 cos\u00ec semplice come dividere un intero per il suo numero. L'implementazione non \u00e8 cos\u00ec banale come dividere l'intero per il suo <a href=\"https:\/\/www.black-jack-21.com\/pl\/maximum-bet\/\" alt=\"maximalen\" title=\"massimo | Black-Jack-21.com\">massimo<\/a> valore possibile. In particolare:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Il numero intero utilizzato nella trasformazione deve fornire un numero di bit sufficiente per la precisione desiderata.<\/li>\n\n\n\n<li>La natura stessa dell'aritmetica in virgola mobile implica una maggiore precisione quanto pi\u00f9 il numero \u00e8 vicino allo zero. Questa precisione extra non viene normalmente utilizzata a causa dell'elevato numero di bit necessari.<\/li>\n\n\n\n<li>Gli errori di arrotondamento durante la divisione possono falsare il risultato. Nel peggiore dei casi, un'area presumibilmente esclusa pu\u00f2 essere disegnata con numeri reali, contrariamente alle aspettative della matematica.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L'algoritmo principale utilizzato da OpenJDK, Rust e NumPy \u00e8 descritto in una proposta per l'STL di C++. Non utilizza la precisione extra e soffre di distorsione solo nell'ultimo bit a causa dell'arrotondamento al numero pari pi\u00f9 vicino. Altri problemi numerici sono validi se questa distribuzione uniforme \u201ecanonica\u201c viene spostata in un intervallo diverso. Un metodo proposto per il linguaggio di programmazione Swift sostiene di utilizzare ovunque la massima precisione.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">I numeri interi distribuiti uniformemente sono spesso utilizzati in algoritmi come il Fisher-Yates shuffle. Anche in questo caso, un'implementazione ingenua pu\u00f2 introdurre una distorsione del modulo nel risultato, quindi \u00e8 necessario utilizzare algoritmi pi\u00f9 elaborati. Un metodo che non esegue quasi mai la divisione \u00e8 stato descritto da Daniel Lemire nel 2018, mentre l'attuale stato dell'arte \u00e8 l\u201e\u201calgoritmo ottimale\" di Stephen Canon, ispirato alla codifica aritmetica. <a href=\"https:\/\/www.black-jack-21.com\/pl\/online-casinos-apple\/\" alt=\"Apple\" title=\"Apple | Black-Jack-21.com\">Mela<\/a> Inc. nel 2021.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La maggior parte dei RNG da 0 a 1 include lo 0 ma esclude l'1, mentre altri includono o escludono entrambi.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Altre distribuzioni<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Data una sorgente di numeri casuali uniformemente distribuiti, esistono diversi metodi per creare una nuova sorgente casuale che corrisponda a una funzione di densit\u00e0 di probabilit\u00e0. Un metodo chiamato metodo dell'inversione prevede l'integrazione fino a un intervallo maggiore o uguale a <a href=\"https:\/\/www.black-jack-21.com\/pl\/blackjack-gleichstand\/\" alt=\"gleich\" title=\"stesso | Black-Jack-21.com\">uguale<\/a> del numero casuale (che dovrebbe essere generato tra 0 e 1 per una corretta distribuzione). Un secondo metodo, chiamato metodo dell'accettazione-rifiuto, prevede la scelta di un valore x e y e la scelta di un valore <a href=\"https:\/\/www.black-jack-21.com\/pl\/online-casino-tester\/\" alt=\"Testen\" title=\"Test | Black-Jack-21.com\">Test<\/a>, se la funzione di x \u00e8 maggiore del valore di y. In caso affermativo, il valore x viene accettato. Altrimenti, il valore x-W<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Un generatore di numeri casuali \u00e8 uno strumento o un algoritmo che produce risultati imprevedibili e non deterministici. 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