讯阳文艺网伪随机数的规律怎么找？
找到伪随机数规律的方法有：
1、直接法（Direct Method），根据分布函数的物理意义生成。缺点是仅适用于某些具有特殊分布的随机数，如二项式分布、泊松分布。
2、逆转法（Inversion Method），假设U服从[0，1]区间上的均匀分布，令X=F-1（U），则X的累计分布函数（CDF）为F。该方法原理简单、编程方便、适用性广。
3、接受拒绝法（Acceptance-Rejection Method）：假设希望生成的随机数的概率密度函数（PDF）为f，则首先找到一个PDF为g的随机数发生器与常数c，使得f（x）≤cg（x），然后根据接收拒绝算法求解。由于算法平均运算c次才能得到一个希望生成的随机数，因此c的取值必须尽可能小。显然，该算法的缺点是较难确定g与c。
延伸阅读
C语言rand是什么函数？
在C语言中rand()函数生产的随机数并不是真正意义上的随机，所以这个随机数也被人们叫做伪随机数。至于原因呢？是因为我们在使用rand()函数生成随机数之前需要使用随机发生器的初始化函数srand(unsigned int seed)进行伪随机数序列初始化，seed叫做随机种子，如果每次提供seed值都是一样的话，那么每一轮生成的几个随机值也都是一样的。
若想使伪随机数变得更随机一点，我们通常会使用时间函数time(NULL)(下面会介绍)作为seed，因为时间值是一直都在变化的，所以seed也会不断变化，那么随机数则更贴近随机。
为什么计算机产生的随机数都是伪随机数?请大家指教，谢谢？
真正意义上的随机数（或者随机事件）在某次产生过程中是按照实验过程中表现的分布概率随机产生的，其结果是不可预测的，是不可见的。而计算机中的随机函数是按照一定算法模拟产生的，其结果是确定的，是可见的。我们可以这样认为这个可预见的结果其出现的概率是100%。所以用计算机随机函数所产生的“随机数”并不随机，是伪随机数。
什么是伪随机码？
在计算机、通信系统中我们采用的随机数、随机码均为伪随机数、伪随机码。所谓“随机码”，就是无论这个码有多长都不会出现循环的现象，而“伪随机码”在码长达到一定程度时会从其第一位开始循环，由于出现的循环长度相当大，例如CDMA采用42位的伪随机码，重复的可能性为4.4万亿分之一，所以可以当成随机码使用。
什么是伪随机和真随机？
自然界中的有很多不确定的现象，例如一片沙漠中的各个沙粒的重量，或者大气中分子的热运动轨迹，通过对这些现象的测量，就可以获得真随机数。
计算机程序中一般都是用伪随机。
计算机首先要获得真随机数来做伪随机数算法的种子。真随机数可以从从自然现象中获取，例如读取一段时间耳机收到的噪音，或者内存条上的分子热运动信息。
真随机数来自自然现象，伪随机数是计算机把真随机数做种子通过算法生成的。
伪随机数原理？
伪随机数是一种由确定性算法产生的数字序列，它们看起来像是随机产生的，但实际上是由一系列确定性算法产生的。伪随机数的产生原理是：通过一个种子数（seed）和一个确定性算法，产生一系列的数字，这些数字看起来像是随机产生的，但实际上是由一系列确定性算法产生的。
为什么称作伪随机数？
伪随机数
伪随机数是用确定性的算法计算出来自[0,1]均匀分布的随机数序列。并不真正的随机，但具有类似于随机数的统计特征，如均匀性、独立性等。在计算伪随机数时，若使用的初值（种子）不变，那么伪随机数的数序也不变。伪随机数可以用计算机大量生成，在模拟研究中为了提高模拟效率，一般采用伪随机数代替真正的随机数。模拟中使用的一般是循环周期极长并能通过随机数检验的伪随机数，以保证计算结果的随机性
