Ngẫu nhiên

Ngẫu nhiên là thiếu một mẫu hay khả năng dự báo trong các sự kiện. Tình ngẫu nhiên cho thấy một sự vô thứ tự hoặc không gắn kết trong một chuỗi các dấu hiệu hoặc bước, nấc; không có một mẫu hay sự kết hợp nào rõ ràng dễ hiểu.

Khái yếu

Ngẫu nhiên cũng là một thuật ngữ được sử dụng trong toán học (một cách không chính thức) có nghĩa là không thể dự đoán chính xác một kết quả (trước khi nó xảy ra) hoặc dự đoán một mẫu. Các sự kiện được chọn ngẫu nhiên được chọn mà không có ý thức về bất kỳ lý do nào, và do đó được cho là hoàn toàn tình cờ. Một ví dụ về một sự kiện ngẫu nhiên là chiến thắng xổ số.

Con người không thể lập một danh sách ngẫu nhiên, bởi vì não hoạt động theo mẫu. Máy tính, mặc dù thường được yêu cầu lập danh sách ngẫu nhiên, nhưng nó cũng không thực sự lập một danh sách hoàn toàn ngẫu nhiên. Nếu một người hoặc máy tính được yêu cầu liên tục nói 'sấp' hoặc 'ngửa' một cách ngẫu nhiên, một người quan sát tinh tế hoặc máy tính được lập trình đúng cách cuối cùng có thể dự đoán được từ tiếp theo sẽ là gì thông qua việc nhận biết mẫu mà người nói sử dụng khi chọn từ 'ngẫu nhiên' giữa hai từ.

Đôi khi từ 'ngẫu nhiên' được sử dụng một cách rộng rãi hơn. Có những trang web 'truyện cười ngẫu nhiên', có nghĩa là: một chuỗi các câu chuyện hài hước về mọi thứ.

Tạo các số ngẫu nhiên

Có nhiều cách mà một quá trình hoặc hệ thống có thể được xem như ngẫu nhiên:

1. Ngẫu nhiên từ môi trường (ví dụ, chuyển động Brown, phần cứng tạo số ngẫu nhiên)
2. Ngẫu nhiên từ các điều kiện khởi đầu. Khía cạnh này được nghiên cứu bởi lý thuyết hỗn loạn. Nó có thể được quan sát thấy trong các hệ thống phụ thuộc rất nhiều vào sự khác biệt trong điều kiện ban đầu. Ví dụ về các hệ thống như pachinko hoặc xúc xắc.
3. Ngẫu nhiên được tạo ra bởi chính hệ thống. Điều này còn được gọi là giả ngẫu nhiên, và là loại được sử dụng trong máy tạo số ngẫu nhiên giả ngẫu nhiên. Có rất nhiều thuật toán (dựa trên số học hoặc cellular automata) để tạo ra các số giả ngẫu nhiên. Hành vi của một hệ thống như vậy có thể được dự đoán, nếu biết hạt giống ngẫu nhiên và các thuật toán. Những phương pháp này nhanh hơn so với việc chờ sự 'thực sự' ngẫu nhiên từ môi trường.

Nhiều ứng dụng của sự ngẫu nhiên đã dẫn đến nhiều phương pháp khác nhau để tạo ra dữ liệu ngẫu nhiên. Những phương pháp này có thể thay đổi dựa theo mức độ 'không đoán trước được' hoặc ngẫu nhiên thống kê, và mức độ tạo ra các số ngẫu nhiên nhanh chóng.

Trước khi có các máy tính toán tạo số ngẫu nhiên, tạo ra một lượng lớn các số ngẫu nhiên thích đáng (vốn quan trọng trong thống kê) đòi hỏi rất nhiều công việc. Kết quả đôi khi sẽ được thu thập và phân phối dưới dạng bảng số ngẫu nhiên.

Máy tính có thể tạo số (có vẻ là) ngẫu nhiên. Có hai cách:

• TRNG (True Random Number Generator - bộ tạo số ngẫu nhiên 'thật'): Dựa vào kết quả của một phép đo nào đó, máy tính (có thể cần thêm một số phép tính nữa) sẽ xuất ra kết quả ngẫu nhiên. Lựa chọn phổ biến nhất là đếm các chữ số thập phân của thời gian hiện tại.
• PRNG (Pseudo Random Number Generator - bộ tạo số ngẫu nhiên 'ảo'): Từ một số được chọn trước làm 'hạt giống' (có thể là số đã được gắn sẵn hoặc từ kết quả của TRNG trước đó), máy tính sau khi thực hiện thêm một số phép tính sẽ xuất ra kết quả ngẫu nhiên. Kết quả này được giữ lại làm hạt giống mới trong những lần xuất sau.

Trong việc viết mã

Chuỗi các ký hiệu mã hóa phải ngẫu nhiên để được an toàn. Các chuỗi được tạo ra bởi một yếu tố tạo số ngẫu nhiên có lỗi sẽ có khả năng bị bẻ khoá (cracked).

Chú thích

• Điện toán
• Xác suất