Explore les générateurs de nombres aléatoires sur les ordinateurs, en se concentrant sur le générateur Modulo et les critères pour les nombres pseudo-aléatoires.
Explore la génération de nombres quantiques aléatoires, en discutant des défis et des implémentations de générer une bonne randomité à l'aide de dispositifs quantiques.
Explore les générateurs de nombres aléatoires, des vrais nombres aléatoires aux algorithmes pseudo-aléatoires, y compris le générateur modulo et les techniques avancées.
Explore les générateurs de nombres aléatoires, y compris les algorithmes Pseudo-RNG, les propriétés, les méthodes d'évaluation et les tests d'indépendance.
Couvre la mise en œuvre de la génération déterministe de nombres aléatoires dans les simulations C ++.
Explore la distribution aléatoire à l'aide de Drand, couvrant les outils cryptographiques, l'échange de clés, la cryptographie des courbes elliptiques et les applications pratiques dans les systèmes blockchain.
Explore les générateurs aléatoires fonctionnels pour divers domaines et leur application dans des tests aléatoires systématiques.
Couvre les générateurs de nombres uniformes et pseudo-aléatoires, les propriétés, les exemples et l'évaluation de la qualité par des tests empiriques.
Explore le hasard dans les processus sociaux, en se concentrant sur la sélection des rôles d'autorité.
Introduit des exercices Jupyter sur la confidentialité différentielle, couvrant les générateurs aléatoires, la compréhension de l'impact d'intrusion de données, et les applications pratiques.