JavaScript Math.Random() 连续两次创建相同数字的可能性有多大？答案

【问题标题】：What are the chances that JavaScript Math.Random() will create the same number twice in a row?JavaScript Math.Random() 连续两次创建相同数字的可能性有多大？
【发布时间】：2011-05-26 06:57:17
【问题描述】：

这是正确的吗？使用 - http://en.wikipedia.org/wiki/Binomial_probability

看起来值是从 .0000000000000000 到 .9999999999999999

发生两次的概率 = p^2 = (1/9999999999999999)^2 = 1.0 e-32

我想我在这里遗漏了什么？

另外，作为一个伪随机数生成器如何改变这个计算？

谢谢。

【问题讨论】：

一个可能会影响成为伪随机的方法，计算它们的速度如此之快，没有时间改变种子，所以它会产生相同的数字。我想主要会影响它，因为它会依赖于种子。
实际上，@Eric，这是不正确的。定期更改种子实际上使数字不再随机，而且很可能随机性降低，因为初始状态以可计算的方式变化。以这种方式出现了一些可爱的、晦涩难懂的加密缺陷。
@Charlie，这将取决于实现，我不知道 JS 随机是如何工作的。当我开始编程时，这是我遇到相同随机重复的第一个问题。我错过了阅读标题，所以@Tommy 我说的可能是错误的。
@Eric：没关系，所有答案都有帮助！

标签： javascript math random

【解决方案1】：

在理想世界中，Math.random() 将是绝对随机的，一个输出完全独立于另一个输出，这（假设 p=产生任何给定数字的概率）导致任何可能的 p^2值被一个接一个地重复（正如其他人已经说过的那样）。

在实践中，人们希望 Math.random 速度快，这意味着引擎使用伪随机数生成器。 PRNG 有很多不同的种类，但最基本的是线性同余生成器，它基本上是一个函数：

s(n + 1) = some_prime * s(n) + some_value mod some_other_prime

如果使用这样的生成器，那么在您调用 random() some_other_prime 次之前，您不会看到重复的值。保证给你。

然而，最近很明显，这种行为（加上用当前时间播种 PRNG）可用于某些表单跟踪，这导致浏览器做了很多事情，这意味着你不能假设任何事情随后的random() 电话。

【讨论】：

有趣，那么使用 Math.Random() 就不可能有两个连续的数字？
仅在较旧的浏览器中（我在完成帖子之前不小心点击了提交）。为了避免某些跟踪操作，浏览器现在可能会定期重新设置 PRNG，不使用 LCG 等，这不再适用。
当然，您还假设没有其他人在调用 random() - 如果您在计时器上调用 random()（例如），那么另一个页面可能会在您之前运行，并调用 random () 本身，这可能会改变事情。
我只是将这些作为 PRNG 状态可能改变的其他方式的示例。在现代浏览器中，您不能保证不会看到重复的值。

【解决方案2】：

我认为连续得到两个数字的概率是1除以生成器的范围，假设它具有良好的分布。

原因是第一个数字可以是任何东西，而第二个数字只需再次是那个数字，这意味着我们根本不关心第一个数字。连续两次获得相同数字的概率与获得任何特定数字一次的概率相同。

连续两次获得某个特定数字，例如连续两个 0.5 秒，将是 p^2；但是，如果您只关心 any 连续两次的数字，那只是 p。

【讨论】：

我想是的，是的。假设你有一个从 1 到 6 的骰子。掷出两个 6 的机会是 1/(6 * 6)；但是，掷出两个相同数字的机会是掷出两个一、两个二等的概率之和。这是 6 * (1 / (6 * 6)) 或只是 1//6。
根据定义滚动两个六与滚动两个相同的数字不一样吗？（在这些示例中只有 1 个死亡，对吧？）
嗯，不同的是，“滚动两个数字”也包括滚动两个一、两个二、两个三...等，而“滚动两个六”是只有两个六——后者实际上是前者的一个子集。
是的，@Tikhon Jelvis，你是对的，我在顶部的评论（现已删除）不是。

【解决方案3】：

如果这些数字真的是随机的，那么您确实会期望它们以 1/p 的概率出现，所以两倍就是 1/p^2。

p 的值并不完全是您所拥有的值，因为数字在内部被表示为二进制。找出数字在 javascript 中的尾数位数，并将其用于组合计数。

“伪随机”部分更有趣，因为伪随机数生成器的属性各不相同。 Knuth 在半数值算法中做了一些很好的工作，但基本上大多数常用的 PN 生成器至少有一些频谱分布。 Cryptograp0hic PN 生成器通常更强大。

更新：时间不应该很长。无论是毫秒还是一年，只要不更新状态，概率都会保持不变。

【讨论】：

有没有机会大于0，可以两次生成相同的数字，分别用比特和伪随机表示？
查理，也看看 Tikhons 的数学，也许 p^2 不正确？
看起来像 52 位尾数：stackoverflow.com/questions/307179/…
汤米，这是一个解释问题。 n_i 是一个特定值的概率是 1/p。如果数字真的是随机的，那么 n_i 和 n_i+1 具有相同值的概率是 1/p^2。但正如他所说，在 PN 序列的整个运行过程中找到一对的概率是 p。另一方面，它完全取决于您的 PN 生成器。一个“线性移位寄存器”生成器，在某些意义上“不是很随机”，但仍然非常有用，它的两个连续值的概率恰好等于 0。
概率(n_i+1 = n_i) = p，不是 p*p。

【解决方案4】：

你得到 2 个给定数字的概率是 (1/p)^2，但你得到 2 个相同数字 (any) 的概率是 1/p。那是因为第一个数字可以是任何数字，而第二个只需要匹配它。

【讨论】：

【解决方案5】：

你可以找出来，让它运行几天:)

var last = 0.1;
var count = 0 | 0;
function rand(){
    ++count;
    var num = Math.random();
    if(num === last){
        console.log('count: '+count+' num: '+num);
    }
    last = num;
} 
while(true) rand();

【讨论】：