Migliore risposta
Non posso “dare una risposta migliore di quella fornita da Abhilash Gangadharan. La funzione” srand () “dello standard La libreria C inizializza diversi valori di cui lalgoritmo pseudocasuale ha bisogno per generare un output semiunivoco.
In alcuni generatori meno recenti il valore veniva utilizzato direttamente per avviare il sistema, come facevano cose come modulo-prime matematica con un po di feedback dal numero generato più di recente per aggiungere “entropia” al calcolo e far apparire il risultato casuale. Algoritmi più moderni (come il famoso “Mersenne Twister”) hanno un sistema di feed-back simile ma questo è usato diversamente per fornire una maggiore quantità di entropia, che fa sì che la sequenza di numeri generata superi un numero maggiore di test statistici per la casualità.
Seminare il PRNG con un dato valore dovrebbe sempre dare come risultato lo stesso identico output – quindi se chiamo “srand (12345)” in qualche codice e genera “231,4492,2131” su 14D EC2015, posso ottenere lo stesso identico risultato su 14DEC2016. (Questo è effettivamente usato in alcune parti della crittografia per aggiungere più sicurezza ad alcuni algoritmi, se ricordo correttamente la mia ricerca)
Risposta
Questo è chiamato “seed” il generatore di numeri casuali . Ciò consente di generare la stessa sequenza di numeri casuali se si utilizza un seme fisso o se si utilizza un parametro di sistema come il tempo, è possibile iniziare con un seme diverso ogni volta e avere sequenze diverse di numeri casuali. Questo ti aiuta a verificare se il risultato della tua simulazione stocastica non è influenzato da una certa prevedibilità nella sequenza di numeri casuali.