LabVIEW偽隨機(jī)數(shù)生成器

這將生成一128位偽隨機(jī)唯一標(biāo)識(shí)符（PRNG）。

注意：這與全局唯一標(biāo)識(shí)符（GUID）或通用唯一標(biāo)識(shí)符（UUID）不同，因?yàn)樗粫?huì)確保計(jì)算機(jī)的唯一性。

測(cè)量隨機(jī)性

隨機(jī)性的度量稱為熵。熵衡量對(duì)值的不確定性?？梢詫㈧匾暈榭梢允褂美硐氲膲嚎s算法時(shí)需要指定值的平均位數(shù)。對(duì)一個(gè)值了解得越多，它的熵就越小。

對(duì)于有n個(gè)可能結(jié)果的分布，概率為p1,?p2，…，?pn熵(H)為

對(duì)于上面的示例，首先考慮一個(gè)由128位組成的序列，每個(gè)序列以相等的概率從0，1開始隨機(jī)選擇。有n?=?2128可能的結(jié)果，每個(gè)結(jié)果的概率都是p?=?1/n。將這些值代入得到公式

我們開始的位數(shù)?，F(xiàn)在考慮一個(gè)由16個(gè)字節(jié)組成的序列的情況，每個(gè)字節(jié)僅從0x00或0xFF中隨機(jī)選擇。我們有n?=?216可能的結(jié)果，每個(gè)結(jié)果的概率=1/n。這給出了熵H=16。換句話說，128位的序列可以用只有16位的位串編碼（即唯一表示）。

結(jié)論

雖然在機(jī)器之間不是絕對(duì)唯一的，但偽隨機(jī)數(shù)生成器（PRNG）在同一臺(tái)機(jī)器上提供了非常高的唯一性概率。使用“互聯(lián)網(wǎng)工程任務(wù)組”URN規(guī)范，通過在隨機(jī)生成的值中添加兩個(gè)變體，即使隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生相同的16位值，也可以提高生成的熵。

需要說明的是，上述的例程和文檔，都是可以下載的，雙擊即可打開，其中壓縮文件是可以采用粘貼復(fù)制的方式，拷貝到硬盤上。這不是圖片，各位小伙伴看到后嘗試一下，這個(gè)問題就不用加微信咨詢了。有關(guān)LabVIEW編程、LabVIEW開發(fā)等相關(guān)項(xiàng)目，可聯(lián)系們。附件中的資料這里無法上傳，可去公司網(wǎng)站搜索下載。

LabVIEW程序，如下附件所示。

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