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伪随机是一种技术，用于生成看似随机的数列，但实际上是按照特定算法计算出来的。这种算法可以是基于物理噪声的，例如通过引入某些物理噪声来实现无周期的随机。伪随机数通常用于需要随机性的场合，但它们并不是真正的随机数，因为它们是由确定性的算法生成的。
伪随机数生成方法主要包括以下几种：
直接法：根据分布函数的物理意义生成，但这种方法通常只适用于具有特定分布的随机数。
逆转法：假设一个随机数服从均匀分布，然后通过计算其逆累积分布函数来生成随机数。
接受拒绝法：通过找到一个概率密度函数（PDF）与常数相乘后小于或等于目标PDF的随机数发生器，然后根据接收拒绝算法来生成随机数。
伪随机数的优点是计算简单，且使用少量数值很难推算出计算它们的算法。然而，它们的随机性可以通过统计特性来衡量，主要特征是每个数出现的可能性和它与其他数的关系。伪随机数的计算通常使用一个起始值（种子），如果种子不变，生成的伪随机数序列也会保持不变。
在计算机科学中，伪随机数生成器（PRNG）通常采用逆转法，其基础是均匀分布。线性同余法是一种常见的产生均匀型伪随机数的算法，它基于一个线性同余方程组，其中“乘数”、“增量”和“模数”是算法的参数，而“种子数”用于初始化算法。
伪随机性也可以理解为一种概率事件，其中初始概率较低，每次触发失败的概率会在上次的概率基础上增加，直到概率增加到1以上，从而保证事件至少有一次成功触发。
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