Псевдослучайные числа. Генерация псевдослучайных последовательностей Выставить границы диапазона для rand()

У нас есть последовательность чисел, состоящая из практически независимых элементов, которые подчиняются заданному распределению. Как правило, равномерному распределению.

Сгенерировать случайные числа в Excel можно разными путями и способами. Рассмотрим только лучше из них.

Функция случайного числа в Excel

  1. Функция СЛЧИС возвращает случайное равномерно распределенное вещественное число. Оно будет меньше 1, больше или равно 0.
  2. Функция СЛУЧМЕЖДУ возвращает случайное целое число.

Рассмотрим их использование на примерах.

Выборка случайных чисел с помощью СЛЧИС

Данная функция аргументов не требует (СЛЧИС()).

Чтобы сгенерировать случайное вещественное число в диапазоне от 1 до 5, например, применяем следующую формулу: =СЛЧИС()*(5-1)+1.

Возвращаемое случайное число распределено равномерно на интервале .

При каждом вычислении листа или при изменении значения в любой ячейке листа возвращается новое случайное число. Если нужно сохранить сгенерированную совокупность, можно заменить формулу на ее значение.

  1. Щелкаем по ячейке со случайным числом.
  2. В строке формул выделяем формулу.
  3. Нажимаем F9. И ВВОД.

Проверим равномерность распределения случайных чисел из первой выборки с помощью гистограммы распределения.


Диапазон вертикальных значений – частота. Горизонтальных – «карманы».



Функция СЛУЧМЕЖДУ

Синтаксис функции СЛУЧМЕЖДУ – (нижняя граница; верхняя граница). Первый аргумент должен быть меньше второго. В противном случае функция выдаст ошибку. Предполагается, что границы – целые числа. Дробную часть формула отбрасывает.

Пример использования функции:

Случайные числа с точностью 0,1 и 0,01:

Как сделать генератор случайных чисел в Excel

Сделаем генератор случайных чисел с генерацией значения из определенного диапазона. Используем формулу вида: =ИНДЕКС(A1:A10;ЦЕЛОЕ(СЛЧИС()*10)+1).

Сделаем генератор случайных чисел в диапазоне от 0 до 100 с шагом 10.

Из списка текстовых значений нужно выбрать 2 случайных. С помощью функции СЛЧИС сопоставим текстовые значения в диапазоне А1:А7 со случайными числами.

Воспользуемся функцией ИНДЕКС для выбора двух случайных текстовых значений из исходного списка.

Чтобы выбрать одно случайное значение из списка, применим такую формулу: =ИНДЕКС(A1:A7;СЛУЧМЕЖДУ(1;СЧЁТЗ(A1:A7))).

Генератор случайных чисел нормального распределения

Функции СЛЧИС и СЛУЧМЕЖДУ выдают случайные числа с единым распределением. Любое значение с одинаковой долей вероятности может попасть в нижнюю границу запрашиваемого диапазона и в верхнюю. Получается огромный разброс от целевого значения.

Нормальное распределение подразумевает близкое положение большей части сгенерированных чисел к целевому. Подкорректируем формулу СЛУЧМЕЖДУ и создадим массив данных с нормальным распределением.

Себестоимость товара Х – 100 рублей. Вся произведенная партия подчиняется нормальному распределению. Случайная переменная тоже подчиняется нормальному распределению вероятностей.

При таких условиях среднее значение диапазона – 100 рублей. Сгенерируем массив и построим график с нормальным распределением при стандартном отклонении 1,5 рубля.

Используем функцию: =НОРМОБР(СЛЧИС();100;1,5).

Программа Excel посчитала, какие значения находятся в диапазоне вероятностей. Так как вероятность производства товара с себестоимостью 100 рублей максимальная, формула показывает значения близкие к 100 чаще, чем остальные.

Перейдем к построению графика. Сначала нужно составить таблицу с категориями. Для этого разобьем массив на периоды:

На основе полученных данных сможем сформировать диаграмму с нормальным распределением. Ось значений – число переменных в промежутке, ось категорий – периоды.

Пожалуйста, приостановите работу AdBlock на этом сайте.

Иногда может возникнуть необходимость в генерации случайных чисел. Простой пример.

Пример: Определение победителя в конкурсе репостов.

Имеется список из 53 человек. Необходимо выбрать из них победителя. Если вы выберете его самостоятельно, то вас могут обвинить в предвзятости. Поэтому вы решили написать программу. Она будет работать следующим образом. Вы вводите количество участников N , после чего программа выводит одно число – номер победителя.

Как получить число от игрока, вам уже известно. А вот как заставить компьютер загадать случайное число? В этом уроке вы этому научитесь.

Функция rand().

Данная функция возвращает случайное целое число в диапазоне от нуля до RAND_MAX . RAND_MAX это специальная константа языка Си, в которой содержится максимальное целое число, которое может быть возвращено функцией rand() .

Функция rand() определена в заголовочном файле stdlib.h . Поэтому, если хотите использовать rand в своей программе, не забудьте подключить этот заголовочный файл. Константа RAND_MAX тоже определена в этом файле. Вы можете найти этот файл у себя на компьютере и посмотреть её значение.

Давайте посмотрим на эту функцию в действии. Запустим следующий код:

Листинг 1.

#include // чтобы пользоваться функцией printf #include // чтобы пользоваться функцией rand int main(void) { /* генерируем пять случайных целых чисел */ printf("%d\n", rand()); printf("%d\n", rand()); printf("%d\n", rand()); printf("%d\n", rand()); printf("%d\n", rand()); }

Должно получиться что-то вроде этого.

Рис.1 Пять случайных чисел, сгенерированных функцийе rand

Но нам бы хотелось получить числа от 1 до 53 , а не всё подряд. Ниже описано несколько трюков, позволяющих наложить ограничения на функцию rand() .

Ограничить случайные числа сверху.

Кто в школе ждал момента, когда ему пригодится математика, приготовьтесь. Этот момент наступил. Чтобы ограничить сверху случайные числа, можно воспользоваться операцией получения остатка от деления, которую вы изучили в прошлом уроке. Наверное вы знаете, что остаток от деления на числа K всегда меньше числа K . Например, при делении на 4 могут получиться остатки 0, 1, 2 и 3 . Поэтому если вы хотите ограничить сверху случайные числа числом K , то просто возьмите остаток от деления на K . Вот так:

Листинг 2.

#include #include int main(void) { /* генерируем пять случайных целых чисел меньших 100 */ printf("%d\n", rand()%100); printf("%d\n", rand()%100); printf("%d\n", rand()%100); printf("%d\n", rand()%100); printf("%d\n", rand()%100); }


Рис.2 Пять случайных чисел меньше 100

Ограничить числа снизу.

Функция rand возвращает случайные числа из отрезка . А что если нам нужны только числа большие числа M (например, 1000 )? Как быть? Всё просто. Просто прибавим к тому, что вернула функция rand, наше значение M . Тогда если функция вернёт 0 , итоговый ответ будет M , если 2394 , то итоговый ответ будет M + 2394 . Этим действием мы как бы сдвигаем все числа на M единиц вперёд.

Задать границы функции rand сверху и снизу.

Например, получить числа от 80 до 100 . Кажется, нужно просто объединить два способа, которые приведены выше. Получим что-то вроде этого:

Листинг 3.

#include #include int main(void) { /* генерируем пять случайных целых чисел больших 80 и меньших 100 */ printf("%d\n", 80 + rand()%100); printf("%d\n", 80 + rand()%100); printf("%d\n", 80 + rand()%100); printf("%d\n", 80 + rand()%100); printf("%d\n", 80 + rand()%100); }

Попробуйте запустить эту программу. Удивлены?

Да, такой способ работать не будет. Давайте прокрутим эту программу руками, чтобы убедиться в том, что мы допустили ошибку. Допустим rand() вернула число 143 . Остаток от деления на 100 равен 43 . Дальше 80 + 43 = 123 . Значит такой способ не работает. Подобная конструкция выдаст числа от 80 до 179 .

Давайте разберём по действиям наше выражение. rand()%100 может выдать числа от 0 до 99 включительно. Т.е. из отрезка .
Операция + 80 сдвигает наш отрезок на 80 единиц вправо. Получаем .
Как видим, проблема у нас заключается в правой границе отрезка, она сдвинута вправо на 79 единиц. Это наше исходное число 80 минус 1 . Давайте наведём порядок и сдвинем правую границу назад: 80 + rand()%(100 - 80 + 1) . Тогда всё должно сработать как надо.

В общем случае если нам нужно получить числа из отрезка , то необходимо воспользоваться следующей конструкцией:
A + rand()%(B-A+1) .

Согласно этой формуле перепишем нашу последнюю программу:

Листинг 4.

#include #include int main(void) { /* генерируем пять случайных целых чисел из отрезка */ printf("%d\n", 80 + rand()%(100 - 80 + 1)); printf("%d\n", 80 + rand()%(100 - 79)); printf("%d\n", 80 + rand()%21); printf("%d\n", 80 + rand()%21); printf("%d\n", 80 + rand()%21); }

Результат работы:


Рис.3 Случайные числа из диапазона

Ну вот, теперь вы можете решить исходную задачу урока. Сгенерировать число из отрезка . Или не можете?

Но прежде ещё немного полезной информации. Запустите последнюю программу три раза подряд и записывайте себе случайные числа, которые она генерирует. Заметили?

Функция srand().

Да, каждый раз появляются одни и те же одинаковые числа. «Так себе генератор!» – скажете вы. И будете не совсем правы. Действительно, генерируются всё время одинаковые числа. Но мы можем на это повлиять, для этого используется функция srand() , которая также определена в заголовочном файле stdlib.h . Она инициализирует генератор случайных чисел начальным числом.

Скомпилируйте и запустите несколько раз вот эту программу:

Листинг 5.

#include #include int main(void) { srand(2); /* генерируем пять случайных целых чисел из отрезка */ printf("%d\n", 80 + rand()%(100 - 80 + 1)); printf("%d\n", 80 + rand()%(100 - 79)); printf("%d\n", 80 + rand()%21); printf("%d\n", 80 + rand()%21); printf("%d\n", 80 + rand()%21); }

Теперь поменяйте аргумент функции srand() на другое число (надеюсь вы ещё не забыли, что такое аргумент функции?) и снова скомпилируйте и запустите программу. Последовательность чисел должна измениться. Как только мы меняем аргумент в функции srand – меняется и последовательность. Не очень практично, не правда ли? Чтобы изменить последовательность, нужно перекомпилировать программу. Вот бы это число туда подставлялось автоматически.

И это можно сделать. Например, воспользуемся функцией time() , которая определена в заголовочном файле time.h . Данная функция, если ей в качестве аргумента передать NULL , возвращает количество секунд, прошедших c 1 января 1970 года . Вот посмотрите, как это делается.

Листинг 6.

#include #include #include // чтобы использовать функцию time() int main(void) { srand(time(NULL)); /* генерируем пять случайных целых чисел из отрезка */ printf("%d\n", 80 + rand()%(100 - 80 + 1)); printf("%d\n", 80 + rand()%(100 - 79)); printf("%d\n", 80 + rand()%21); printf("%d\n", 80 + rand()%21); printf("%d\n", 80 + rand()%21); }

Вы спросите, а что такое NULL ? Резонный вопрос. А я вам пока отвечу, что это специальное зарезервированное слово такое. Могу ещё сказать, что им обозначает нулевой указатель, но т.к. это для вас никакой информации не несёт, то на данный момент рекомендую об этом не думать. А просто запомнить как некоторый хитрый трюк. В будущих уроках мы остановимся на этой штуке поподробнее.

В обучающих алгоритмических задачках довольно часто встречается необходимость генерации случайных целых чисел. Конечно, можно получать их от пользователя, но с заполнением массива случайными числами в количестве 100 штук могут возникнуть проблемы.

На помощь нам приходит функция стандартной библиотеки языка Си (не C++) rand() .

int rand (void);

Она генерирует псевдослучайное целое число на интервале значений от 0 до RAND_MAX . Последнее является константой, которая варьируется в зависимости от реализации языка, но в большинстве случаев составляет 32767.
А что если нам нужны случайные числа от 0 до 9? Типичный выход из ситуации — использование операции деления по модулю.

Если нам нужны числа от 1 (а не от 0) до 9, то можно прибавить единичку…

Идея такая: генерируем случайное число от 0 до 8, и после прибавления 1 оно превращается в случайное число от 1 до 9.

И последнее, самое печальное.
К сожалению, функция rand() генерирует псевдослучайные числа, т.е. числа, которые кажутся случайными, но на самом деле являются последовательностью значений, вычисленных по хитрому алгоритму, в качестве параметра принимающему так называемое зерно (seed). Т.е. сгенерированные функцией rand() числа будут зависеть от значения, которое имеет зерно в момент ее вызова. А зерно всегда устанавливается компилятором в значение 1. Иными словами, последовательность чисел будет хоть и псевдослучайной, но всегда одинаковой.
А это не то, что нам надо.

Исправить ситуацию помогает функция srand() .

void srand (unsigned int seed);

Она устанавливает зерно равным значению параметра, с которым была вызвана. И последовательность чисел тоже будет другая.

Но проблема осталась. Как сделать случайным зерно, ведь от него все зависит?
Типичный выходит из ситуации — использование функции time() .

time_t time (time_t* timer);

Она тоже досталась в наследство от языка Си и, будучи вызвана с нулевым указателем в качестве параметра, возвращает количество секунд, прошедших с 1 января 1970 года. Нет, это не шутка.

Теперь значение этой функции мы можем передать в функцию srand() (при этом выполняется неявное приведение типа), и у нас будет замечательное случайное зерно.
И числа будут замечательные и неповторяющиеся.

Для использования функций rand() и srand() нужно подключить заголовочный файл , а для использования time() — файл .

Вот полноценный пример.

#include
#include
#include

using namespace std;

int main()
{
cout << "10 random numbers (1..100): " << endl;
srand(time(NULL));
for(int i=0;i<10;i++) cout << rand() % 100 + 1 << " ";
cin.get();
return 0;
}

Функция, генерирующая псевдослучайные числа, имеет прототип в файле библиотеки stdlib.h :

1
2
3
4
5
6

unsigned long int next = 1;
int rand(void )
{
next = next * 1103515245;
return ((unsigned int )(next / 65536) * 2768);
}


Функция rand() не принимает аргументов, а оперирует переменной next с глобальной областью видимости.

Если необходимо сгенерировать последовательность в диапазоне , то используется формула:

Number = rand()%(M2-M1+1) + M1;

где Number – генерируемое число. M2-M1+1 – полный диапазон представления чисел. M1 – смещение указанного диапазона относительно 0; % — остаток от деления .

Например, если требуется сгенерировать последовательность в диапазоне [-10;10], то вызов функции будет выглядеть как

Number = rand()%(10+10+1)-10

Number = rand()%(21)-10

В результате получения остатка от деления на 21 имеем число от 0 до 20. Вычитая из полученного числа 10, получим число в искомом диапазоне [-10;10].

Однако генерируемая функцией rand() последовательность будет иметь один и тот же вид при каждом запуске программы.

Для генерации различных последовательности при каждом запуске программы необходимо проинициализировать глобальную переменную next значением, отличным от 1. С этой целью используется функция
void srand(unsigned int seed)
{ next = seed; }

Чтобы инициализация next при каждом запуске программы была различной в качестве аргумента seed чаще всего используется текущее время.

Пример Заполнить массив из 20 элементов случайными числами в диапазоне от 0 до 99.

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15

#include
#include
#include
#define SIZE 20
int main() {
int a;
srand(time(NULL ));
for (int i = 0; i {
a[i] = rand() % 100;
printf("%d " , a[i]);
}
getchar();
return 0;
}


Результат выполнения

Часто возникает задача расставить уже имеющийся набор значений в произвольном порядке. С этой целью также используется генератор псевдослучайных чисел. При этом создается массив и заполняется значениями.
Сама процедура перемешивания происходит следующим образом. Генерируется два значения индексов массива случайным образом, и значения элементов с полученными индексами меняются местами. Процедура повторяется не менее N раз, где N - количество элементов массива.
В качестве примера рассмотрим перемешивание 20 значений (от 1 до 20) и повторим процедуру 20 раз.

Реализация на Си

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30

#include
#include
#include
#define SIZE 20
int main() {
int a;
srand(time(NULL ));

for (int i = 0; i < SIZE; i++)
{
a[i] = i + 1;
printf("%2d " , a[i]);
}
for (int i = 0; i < SIZE; i++)
{
// Генерируем случайно два индекса элементов
int ind1 = rand() % 20;
int ind2 = rand() % 20;
// и меняем местами элементы с этими индексами
int temp = a;
a = a;
a = temp;
}
printf("\n" );

for (int i = 0; i < SIZE; i++)
printf("%2d " , a[i]);
getchar();
return 0;
}


Результат выполнения


Часто возникает задача произвольного выбора ранее заданных элементов массива. Причем необходимо предусмотреть отсутствие повторений в выборе этих элементов.
Алгоритм такого выбора состоит в следующем:

  • Выбираем произвольно индекс элемента массива
  • Если элемент с таким индексом уже был ранее выбран, двигаемся вправо, пока не дойдём до следующего не выбранного элемента. При этом следим за тем, чтобы "движение вправо" не вышло за границы массива. Если фиксируется выход за границы массива, начинаем просмотр элементов массива с начала.
  • Выбираем элемент
  • Фиксируем элемент как выбранный
  • Повторяем указанные действия для всех остальных элементов

Реализации на Си
В результате получаем новый массив b , сформированный произвольной выборкой элементов массива a .

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33

#include
#include
#include
#define SIZE 20
int main() {
int a;
int b; // результирующий массив
srand(time(NULL ));
// Заполняем массив последовательными значениями от 1 до 20
for (int i = 0; i < SIZE; i++)
{
a[i] = i + 1;
printf("%2d " , a[i]);
}

for (int i = 0; i < SIZE; i++)
{
int ind = rand() % 20; // выбираем произвольный индекс
while (a == -1) // пока элемент "выбран"
{
ind++; // двигаемся вправо
ind %= 20; // если дошли до правой границы, возвращаемся в начало
}
b[i] = a; // записываем следующий элемент массива b
a = -1; // отмечаем элемент массива a как "выбранный"
}
printf("\n" );
// Выводим получившийся массив
for (int i = 0; i < SIZE; i++)
printf("%2d " , b[i]);
getchar();
return 0;
}


Результат выполнения

Теги: си рандом, си случайные числа, генерация случайных чисел, ГСЧ, псевдослучайные числа, метод монте-карло

Псевдослучайные числа

Г енерация псевдослучайных чисел – это сложная математическая задача. Данная статья не ставит перед собой задачи охватить эту тему. Далее понятие «случайное число» будет означать псевдослучайное, если это не оговорено особо.

С примерами использования случайных чисел вы сталкиваетесь повсюду. Псевдослучайные числа используются в дизайне и графике, для генерации уровней в компьютерных играх и симулирования ИИ. Наборы случайных чисел используются в математических алгоритмах (см. Методы Монте-Карло).

Очевидно, что задача генерации случайных чисел на классическом процессоре не может быть решена, так как работа компьютера детерминирована по определению. Тем не менее, можно сгенерировать очень длинные наборы чисел такие, что их распределение будет иметь те же свойства, что и наборы истинно случайных чисел.

Важно, что для решения той или иной задачи необходимо правильно выбирать генератор, или как минимум знать его свойства. Например, при моделировании физического процесса можно получить совершенно разные и часто неверные результаты, в зависимости от выбора генератора случайных чисел.

Посмотрим стандартный генератор.

#include #include #include int main() { int i, r; srand(42); for (i = 0; i < 10; i++) { r = rand(); printf("%d\n", r); } _getch(); return 0; }

Для начала необходимо инициализировать генератор случайных чисел (ГСЧ, или RNG - random number generator), задать зерно – seed, на основе которого в дальнейшем будет происходить генерация. Важно, что для одного и того же начального значения генератор будет возвращать одни и те же числа.

Srand(42);

Присваиваем переменной r случайное значение

R = rand();

Значение будет лежать в диапазоне от 0 до RAND_MAX.

Для того, чтобы при следующем запуске получить новый набор чисел, нужно инициализировать генератор каждый раз разными значениями. Например, можно использовать системной время:

Srand(time(NULL));

Srand(_getpid());

Функция getpid библиотеки process.h возвращает идентификатор процесса (можно также использовать getpid, не POSIX версию функции).

Центральная Предельная Теорема

Очень важно сразу напомнить или познакомить с центральной предельной теоремой. Неформальное определение – распределение суммы слабо зависимых случайных величин стремится к нормальному. Пальцеобразное объяснение: если сложить несколько случайных величин, независимо от их распределения, то распределение суммы будет нормальным. Часто можно увидеть такой код

#include #include #include int main() { int i, r, r1, r2, r3; srand(time(NULL)); r1 = rand(); r2 = rand(); r3 = rand(); r = (r1 + r2 + r3) / 3; printf("%d", r); _getch(); return 0; }

Генерация случайных чисел на заданном отрезке

Во-первых, получим случайное число от нуля до единицы:

Const float RAND_MAX_F = RAND_MAX; float get_rand() { return rand() / RAND_MAX_F; }

Для получения числа в отрезке от нуля до N умножим N на случайное число от нуля до единицы. Для получения случайного числа от M До N, сдвинем полученное число на M.

Float get_rand_range(const float min, const float max) { return get_rand() * (max - min) + min; }

Для получения целого числа, будем брать остаток от деления на длину интервала. Но остаток от деления будет возвращать число на единицу меньше, чем наш интервал, поэтому увеличим его на единицу:

Int get_rand_range_int(const int min, const int max) { return rand() % (max - min + 1) + min; }

Пример использования случайных чисел для вычисления интеграла. Пусть у нас есть некоторая гладкая функция от одной переменной. Ограничим её квадратом от a до b, и от 0 до некоторой точки, которая заведомо больше нашей функции.

Будем случайным образом кидать точки на нашем квадрате. Если они лежат выше функции (на рисунке изображены зелёными крестиками), то отнесём их к первой группе A, если ниже функции (на рисунке красные), то отнесём их ко второй группе B. Положение точек случайное и распределено равномерно (т.к. стандартный генератор даёт равномерное распределение. Этот простой пример, кстати, уже показывает, насколько важно знать свойства ГСЧ). Тогда отношение красных точек к общему числу точек будет равно отношению площади под графиком к общей площади. А общая площадь – это квадрат (b-a) на q.

Src="/images/c_random_integral.png" alt="Всё, что случайно попадает выше нашей функции - зелёное, всё что ниже - красное.
Отношение зелёного к красному будет равно отношению площади над графиком к площади под графиком."> Всё, что случайно попадает выше нашей функции - зелёное, всё что ниже - красное.
Отношение зелёного к красному будет равно отношению площади над графиком к площади под графиком.

Применим наши выкладки – найдём интеграл функции x^2 на отрезке от 0 до двух двумя способами.

#include #include #include #include #include const float RAND_MAX_F = RAND_MAX; float get_rand() { return rand() / RAND_MAX_F; } float get_rand_range(const float min, const float max) { return get_rand() * (max - min) + min; } #define ROUNDS 1000 float fun(float x) { return x * x; } float square_square(float a, float b, float q) { float h = (b - a) / (float)ROUNDS; float sum = 0; for (; a < b; a += h) { sum += fun(a) * h; } return sum; } float rand_square(float a, float b, float q) { float res; float x, y; int i; int lower = 0; float ratio; float square; srand(time(NULL)); for (i = 0; i < ROUNDS; i++) { x = get_rand_range(a, b); y = get_rand_range(0, q); res = fun(x); if (res > y) { lower++; } } ratio = (float)lower / (float)ROUNDS; square = (b - a) * q * ratio; return square; } int main() { float abs_ans = 2.66667f; float sr = rand_square(0, 2, 4); float ss = square_square(0, 2, 4); printf("Rounds = %d\n", ROUNDS); printf("Sa = %.5f\n", abs_ans); printf("Sr = %.5f\n", sr); printf("Ss = %.5f\n", ss); printf("dr = %.5f\n", fabs(sr - abs_ans)); printf("ds = %.5f\n", fabs(ss - abs_ans)); _getch(); return 0; }

Поиграйте со значением ROUNDS, измените его и посмотрите, как меняется точность вычислений.

Генерация истинно случайных чисел

Для генерации настоящих случайных чисел используют генераторы, основанные на каких-то случайных физических процессах. Например, на тепловых шумах, на подсчёте числа делений радиоактивного вещества, на атмосферных шумах и т.п. Недостаток таких генераторов – низкая скорость работы (количество сгенерированных чисел в секунду) ; конечно, такие генераторы обычно являются отдельным устройством.