日本語 での 乱数 の使用例とその 中国語 への翻訳
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乱数発生器。
Prologでの乱数。
つの乱数エンジンを比較します。
比较二个伪随机数引擎。必要なのは良い乱数源だけです。
它需要一个良好的随机数源。真の乱数発生器（TRNG）。
真实随机数发生器（TRNG）.Tnは以下の乱数生成器で生成する。
其中，Tn由以下伪随机数生成器生成：.真の乱数発生器（TRNG）。
真正的随机数发生器(TRNG).北朝鮮がまた乱数放送…前回とは異なる内容。
乱数生成は、多くの暗号化操作に欠かせない部分です。
随机数生成是许多加密操作不可分割的组成部分。Rngを使用して、共有乱数発生器を制御できます。
您可以使用rng控制这一共享的随机数生成器。乱数生成器を使用した計算によって次の母集団を選択します。
通过使用随机数生成器的计算选择下一个群体。Result_type乱数生成結果の型RealType。
RealType-生成器所生成的结果类型。Xid4トランザクションIDクライアントによって選択される乱数。
XID4事务ID客户端随机选取的数值。真性乱数発生器がプロセッサ内のセキュリティ計算の一部として用いられます。
真随机数发生器用作为处理器中安全计算的组成部分。セキュアでない乱数発生器には、Javaのjava.util。
调用不安全随机数生成器的示例包括Java的java.util.RNG（乱数ジェネレーター）は業界の条件に準拠し、完全にランダムです。
其RNG(随机数发生器)符合行业要求，是完全随机的。最後の3番目の例では、1-100の範囲の整数の乱数値セットを返します。
最后，第三个示例返回1到100之间的一系列随机整数。POSIXはrandが使用する擬似乱数ジェネレータの周期が少なくとも232。
POSIX要求rand所用的伪随机数生成器的周期至少为232.Rng('shuffle')は、乱数発生器に現在時間に基づくシードを指定します。
Rng('shuffle')根据当前时间为随机数生成器提供种子。量子の特性を利用して、予測不可能でパターンのない「純粋乱数」を作る装置。
这是一种利用量子的特性、制造无法预测且无固定模式的“纯粹的随机数”的装置。Srand()はrand()によって使用される擬似乱数ジェネレータをシードします。
Srand()播种rand()所用的伪随机数生成器。なお、擬似乱数には「過去の乱数列から未来の乱数列を予測することは事実上不可能」という性質が必要になる。
伪随机数需要具备”事实上不可能根据过去的随机数列预测未来的随机数列”这样的性质。Std::srand()はrand()によって使用される擬似乱数ジェネレータをシードします。
Std::srand()播种rand()所用的伪随机数生成器。注意:擬似乱数生成子の状態は必然的に有限であるため、生成子によって返される数列はいずれはループすることになる。
注意：因為偽隨機數生成器的狀態是有窮的，生成器返回的數字序列最終總會陷入循環。通常、シード値の指定は、以降のRAND関数の呼び出しで乱数シーケンスを要求する前に1回だけ実行します。
通常，只应在通过对RAND函数进行连续调用来请求随机数序列之前执行一次此操作。さらに、暗号化の際に加えた乱数に復号で利用した乱数を演算することで得られる差異も、同様にして誤り訂正符号2を用いて訂正し、秘密情報を復元します（図3の）。
另外，将加密时加入的随机数用于计算解密的随机数时产生的差异，同样在使用纠错码2后得到纠正，从而恢复机密数据（图3的②）。たとえlen(x)が小さくても、xの並べ替えの総数(訳注:要素数の階乗)は大半の乱数生成器の周期よりもすぐに大きくなることに注意してください。
请注意，即使对于小的len(x)，x的排列总数也可以快速增长，大于大多数随机数生成器的周期。NX-OSの乱数発生器（RNG）には2つの型があります: openssl暗号ライブラリで設定されるFIPRNGLinuxRNGである非FIPSRNGFIPによって、すべてのRNGは条件付き乱数発生器テスト（CRNGT）を設定する必要があります。
有随机数生成器(RNGs)的两种类型在NX-OS：在opensslcrypto库中实现的FIPRNG是LinuxRNG的非FIPSRNG根据FIP，所有RNGs必须实现有条件的随机数生成器测验(CRNGT)。国内企業のうち、ＳＫテレコムは２３日、ＩｏＴと自律走行車などのハッキングを最初から遮断する量子乱数生成チップを世界最小型（５×５ミリ）で開発し、本格的に市場攻略に乗り出すと発表した。
韩国国内企业中，SK电信于23日表示，把从源头阻断IoT和自动驾驶汽车等方面的黑客入侵的量子随机数生成芯片开发成世界最小型(5×5毫米)，并正式攻占市场。無作為性:uniform_int_distributionは、完全に公平ですshuffle()は<algorithm>に実装されますが、直接mersenne_twisterなどの統一された乱数ジェネレーターを受け入れます。
隨機性：uniform_int_distribution現在是完全公平的，並且在<algorithm>中實現了shuffle()，這樣便可以直接接受統一隨機數生成器，如mersenne_twister。
