懸賞の賞金が公平に授与されるようにするには、乱数が不可欠です。 勝者を抽選する最も簡単な方法は、各参加者に一意の番号を割り当ててから、 乱数ジェネレーター それらの番号の1つを選んで賞品を受け取ります。
しかし、乱数の生成が実際にどのように機能するのか疑問に思ったことはありませんか? 真に乱数を選択することは、想像以上に難しいことです。 これが理由です。
ランダム性とは何ですか、なぜそれが必要なのですか?
生成する数値が本当にランダムであるかどうかを考える前に、「ランダム」が何を意味するのかを正確に定義する必要があります。 メリアム・ウェブスターのランダムの定義 含まれるもの::「明確な計画、目的、またはパターンがない」および「各要素の発生確率が等しいセット」。
乱数に関しては、それは正しいように聞こえます。 入賞者を選ぶときは、参加したすべての人に平等に当選するチャンスを与えたいと考えています。 コンテストの早い段階で参加した人や、名前が特定の文字で始まる人に勝つ可能性を高めたくありません。 1つのエントリ、1つのチャンス。
のような数百万ドルの宝くじになると パワーボール、当選番号が本当にランダムであり、それらを予測する方法がないことがさらに重要です。 当選番号をより予測可能にする弱点があると、ゲームはプレーヤーにとって不公平になり、宝くじを運営している企業にとっては壊滅的な費用がかかる可能性があります。
暗号化、または強力なコードの作成は、 ランダム性に依存します. オンラインでパスワードとクレジットカード番号を保護するには、ランダム性が不可欠です。 ハッカーがパターンを推測できる場合、暗号化を破ることができます。
これは、第二次世界大戦中にアランチューリングが何とかして起こったことです 一見クラックできないエニグママシンをクラックする ドイツ人が軍の命令を暗号化するために使用したもの。 コードには膨大な数の潜在的な組み合わせがありましたが、マシン自体には物理的な癖がありました。 Turingはこれらを悪用して、暗号化を解読することができました... ほんの数時間で。
人間の脳はランダムにひどい
すばやく、1から10までの乱数を考えてください!
念頭に置いてありますか?
あなたの数が3または7だった場合、あなたは過半数です。 人間の脳は乱数を選ぶのがひどいです。 そうでない場合、このような質問をすると、1から10の間で回答が均等に分布します。 各番号は10%の確率で選択され、偶数と奇数は50%の確率で選択されます。
しかし、それは起こりません。 私たちの脳は、このような質問に直面したときに、デフォルトで特定の数字を選ぶ傾向があります。 特定の数値を優先するため、または一部の数値がよりランダムに「感じる」ため その他。
によると 日本の早稲田大学による研究、上記の質問を考えると、7は22.50%の確率で選択され、予想される頻度の2倍以上であり、3は16.24%の確率で選択されました。 奇数は平均よりも頻繁に選択されました:68.35%の時間。
1と10は最大数と最小数であるため、選択されることはめったにありません。 偶数は奇数よりもランダムではなく、5は真ん中にあるので出ています。 9は3の倍数であるため、ランダム性が低くなります。 それは3と7を残します:2つのうち、非常に多くの人々がそれが 幸運のシンボル.
人間は本当に悪い乱数発生器なので、本当にランダムにしたい場合は別の方法を選択する必要があります。
ランダム性を達成するのは非常に難しいので、私たちはそれをめったに使用しません
エッフェル塔の上に葉の袋を持って立っていて、その下に数字のグリッドを作成したと想像してみてください。 さわやかな日に一枚の葉を落とすと、どの数に着地するかを予測してみてください。 それは不可能のようであり、葉が当たる数はかなりランダムになります。
しかし、葉の大きさや形などの要素を完全に分析するプログラムを書くことができれば、 風の強さと方向、葉が着陸する数を予測することは問題ありません その上。
ランダムに見えるほとんどのものは、実際には予測するのが非常に困難です。
本当にランダムで予測できないものを思いつくのはとても難しいので、私たちは単にそれをしません。 のいくつかのトリッキーな要素の外 量子物理学、物事は理論的に予測できる自然な秩序のために起こります。 乱数はどれほどランダムか 本当に つまり、それを生成したメソッドについての情報量によって異なります。
ほとんどの乱数ジェネレーターは、実際には「疑似ランダム性」の原則に基づいて動作します。 これは、 数を選ぶ方法は理論的には予測できますが、実際にはそれは基本的に不可能です。
乱数ジェネレーターはさまざまなものを使用します 興味深い、予測が難しい方法 溶岩ランプの壁やレーザーが放出する陽子の数のような真のランダム性に近づくため。
したがって、次に乱数を引き出すときは、真にランダムであることがどれほど難しいか、あるいは不可能であるかを考えてみてください。
乱数を取得する場所
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