Générateur de nombres aléatoiresUn générateur de nombres aléatoires, random number generator (RNG) en anglais, est un dispositif capable de produire une suite de nombres pour lesquels il n'existe aucun lien calculable entre un nombre et ses prédécesseurs, de façon que cette séquence puisse être appelée « suite de nombres aléatoires ». Par extension, on utilise ce terme pour désigner des générateurs de nombres pseudo aléatoires, pour lesquels ce lien calculable existe, mais ne peut pas « facilement » être déduit.
Générateur de nombres aléatoires matérielEn informatique, un générateur de nombres aléatoires matériel (aussi appelé générateur de nombres aléatoires physique ; en anglais, hardware random number generator ou true random number generator) est un appareil qui génère des nombres aléatoires à partir d'un phénomène physique, plutôt qu'au moyen d'un programme informatique. De tels appareils sont souvent basés sur des phénomènes microscopiques qui génèrent de faibles signaux de bruit statistiquement aléatoires, tels que le bruit thermique ou l'effet photoélectrique.
Générateur de nombres pseudo-aléatoiresUn générateur de nombres pseudo-aléatoires, pseudorandom number generator (PRNG) en anglais, est un algorithme qui génère une séquence de nombres présentant certaines propriétés du hasard. Par exemple, les nombres sont supposés être suffisamment indépendants les uns des autres, et il est potentiellement difficile de repérer des groupes de nombres qui suivent une certaine règle (comportements de groupe). Un algorithme déterministe génère des suites de nombres qui ne peuvent pas satisfaire complètement les critères mathématiques qualifiant les suites aléatoires.
Générateur congruentiel linéaireUn générateur congruentiel linéaire est un générateur de nombres pseudo-aléatoires dont l'algorithme, introduit en 1948 par Derrick Lehmer, sous une forme réduite, pour produire des nombres aléatoires, est basé sur des congruences et une fonction affine. Les nombres pseudo aléatoires forment une suite dont chaque terme dépend du précédent, selon la formule : où a est le multiplicateur, c l'incrément et m le module. Le terme initial est appelé la graine (seed en anglais). C'est elle qui va permettre de générer une suite apparemment aléatoire.
Pseudo-aléatoirethumb|Représentation graphique d'une suite pseudoaléatoire. Le terme pseudo-aléatoire est utilisé en mathématiques et en informatique pour désigner une suite de nombres qui s'approche d'un aléa statistiquement parfait. Les procédés algorithmiques utilisés pour la créer et les sources employées font que la suite ne peut être complètement considérée comme aléatoire. La majorité des nombres pseudo-aléatoires en informatique sont créés à partir d'algorithmes qui produisent une séquence de nombres présentant certaines propriétés du hasard.
Hasardvignette|Les jeux de dés sont des symboles du hasard (jeux de hasard). vignette|Tyché ou Fortuna et sa corne d'abondance (fortune, hasard, en grec ancien, sort en latin) déesse allégorique gréco-romaine de la chance, des coïncidences, de la fortune, de la prospérité, de la destinée...|alt= Le hasard est le principe déclencheur d'événements non liés à une cause connue. Il peut être synonyme de l'« imprévisibilité », de l'« imprédictibilité », de fortune ou de destin.
Non-uniform random variate generationNon-uniform random variate generation or pseudo-random number sampling is the numerical practice of generating pseudo-random numbers (PRN) that follow a given probability distribution. Methods are typically based on the availability of a uniformly distributed PRN generator. Computational algorithms are then used to manipulate a single random variate, X, or often several such variates, into a new random variate Y such that these values have the required distribution.
Graine aléatoireUne graine aléatoire (aussi appelée germe aléatoire) est un nombre utilisé pour l'initialisation d'un générateur de nombres pseudo-aléatoires. Toute la suite de nombres aléatoires produits par le générateur découle de façon déterministe de la valeur de la graine. Par contre, deux graines différentes produiront des suites de nombres aléatoires complètement différentes. Le choix d'une graine aléatoire est une étape cruciale en cryptologie et en sécurité informatique.
Random variateIn probability and statistics, a random variate or simply variate is a particular outcome of a random variable; the random variates which are other outcomes of the same random variable might have different values (random numbers). A random deviate or simply deviate is the difference of a random variate with respect to the distribution central location (e.g., mean), often divided by the standard deviation of the distribution (i.e., as a standard score). Random variates are used when simulating processes driven by random influences (stochastic processes).
Variable aléatoirevignette|La valeur d’un dé après un lancer est une variable aléatoire comprise entre 1 et 6. En théorie des probabilités, une variable aléatoire est une variable dont la valeur est déterminée après la réalisation d’un phénomène, expérience ou événement, aléatoire. En voici des exemples : la valeur d’un dé entre 1 et 6 ; le côté de la pièce dans un pile ou face ; le nombre de voitures en attente dans la 2e file d’un télépéage autoroutier ; le jour de semaine de naissance de la prochaine personne que vous rencontrez ; le temps d’attente dans la queue du cinéma ; le poids de la part de tomme que le fromager vous coupe quand vous lui en demandez un quart ; etc.
Cryptographically secure pseudorandom number generatorA cryptographically secure pseudorandom number generator (CSPRNG) or cryptographic pseudorandom number generator (CPRNG) is a pseudorandom number generator (PRNG) with properties that make it suitable for use in cryptography. It is also loosely known as a cryptographic random number generator (CRNG). Most cryptographic applications require random numbers, for example: key generation nonces salts in certain signature schemes, including ECDSA, RSASSA-PSS The "quality" of the randomness required for these applications varies.
Random number generator attackThe security of cryptographic systems depends on some secret data that is known to authorized persons but unknown and unpredictable to others. To achieve this unpredictability, some randomization is typically employed. Modern cryptographic protocols often require frequent generation of random quantities. Cryptographic attacks that subvert or exploit weaknesses in this process are known as random number generator attacks.
Statistical randomnessA numeric sequence is said to be statistically random when it contains no recognizable patterns or regularities; sequences such as the results of an ideal dice roll or the digits of π exhibit statistical randomness. Statistical randomness does not necessarily imply "true" randomness, i.e., objective unpredictability. Pseudorandomness is sufficient for many uses, such as statistics, hence the name statistical randomness. Global randomness and local randomness are different.
Complex random variableIn probability theory and statistics, complex random variables are a generalization of real-valued random variables to complex numbers, i.e. the possible values a complex random variable may take are complex numbers. Complex random variables can always be considered as pairs of real random variables: their real and imaginary parts. Therefore, the distribution of one complex random variable may be interpreted as the joint distribution of two real random variables.
Loi des grands nombresvignette|Visualisation de la loi des grands nombres En mathématiques, la loi des grands nombres permet d’interpréter la probabilité comme une fréquence de réalisation, justifiant ainsi le principe des sondages, et présente l’espérance comme une moyenne. Plus formellement, elle signifie que la moyenne empirique, calculée sur les valeurs d’un échantillon, converge vers l’espérance lorsque la taille de l’échantillon tend vers l’infini. Plusieurs théorèmes expriment cette loi, pour différents types de convergence en théorie des probabilités.
Algorithme déterministeEn Informatique, un algorithme déterministe est un algorithme qui, étant donné une entrée particulière, produira toujours la même sortie, avec la machine sous-jacente passant toujours par la même séquence d'états. Les algorithmes déterministes forment, de loin, la famille d'algorithme la plus étudiée. Formellement, un algorithme déterministe calcule une fonction mathématique ; une fonction ayant une valeur unique pour n'importe quelle entrée dans son ensemble de définition, l'algorithme produit cette valeur en sortie.
Racine primitive modulo nLes racines primitives modulo n sont un concept issu de l'arithmétique modulaire, dans la théorie des nombres. Ce sont (lorsqu'il en existe) les générateurs du groupe des inversibles de l'anneau Z/nZ. Si n est un entier strictement positif, les nombres premiers avec n, pris modulo n, forment un groupe pour la multiplication, noté (Z/nZ) ou Z. Ce groupe est cyclique si et seulement si n est égal à 4 ou p ou 2p pour un nombre premier p ≥ 3 et k ≥ 0. Un générateur de ce groupe cyclique est appelé une racine primitive modulo n, ou un élément primitif de Z.
Suite à discrépance faibleEn mathématiques, une suite à discrépance faible est une suite ayant la propriété que pour tout entier N, la sous-suite x1, ..., xN a une discrépance basse. Dans les faits, la discrépance d'une suite est faible si la proportion des points de la suite sur un ensemble B est proche de la valeur de la mesure de B, ce qui est le cas en moyenne (mais pas pour des échantillons particuliers) pour une suite équidistribuée. Plusieurs définitions de la discrépance existent selon la forme de B (hypersphères, hypercubes, etc.
Multiplicative group of integers modulo nIn modular arithmetic, the integers coprime (relatively prime) to n from the set of n non-negative integers form a group under multiplication modulo n, called the multiplicative group of integers modulo n. Equivalently, the elements of this group can be thought of as the congruence classes, also known as residues modulo n, that are coprime to n. Hence another name is the group of primitive residue classes modulo n. In the theory of rings, a branch of abstract algebra, it is described as the group of units of the ring of integers modulo n.
Mersenne TwisterLe Mersenne Twister est un générateur de nombres pseudo-aléatoires, réputé pour sa qualité, développé par Makoto Matsumoto et Takuji Nishimura en 1997. L’algorithme est fondé sur un TGSFR (twisted generalised shift feedback register, un type particulier de registre à décalage à rétroaction) et tient son nom d’un nombre premier de Mersenne.
