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.
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.
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.
Suite aléatoirevignette|Cette suite est-elle aléatoire ? En mathématiques, une suite aléatoire, ou suite infinie aléatoire, est une suite de symboles d'un alphabet ne possédant aucune structure, régularité, ou règle de prédiction identifiable. Une telle suite correspond à la notion intuitive de nombres tirés au hasard. La caractérisation mathématique de cette notion est extrêmement difficile, et a fait l'objet d'études et de débats tout au long du . Une première tentative de définition mathématique (insatisfaisante) a été réalisée en 1919 par Richard von Mises.
Nombre normalEn mathématiques, un nombre normal en base 10 est un nombre réel tel que dans la suite de ses décimales, toute suite finie de décimales consécutives (ou séquence) apparaît avec la même fréquence limite que n'importe laquelle des séquences de même longueur. Par exemple, la séquence 1789 y apparaît avec une fréquence limite 1/10 000. Émile Borel les a ainsi nommés lors de sa démonstration du fait que presque tout réel possède cette propriété. Notons l'ensemble des chiffres en base , et soit un nombre réel.
Algorithmically random sequenceIntuitively, an algorithmically random sequence (or random sequence) is a sequence of binary digits that appears random to any algorithm running on a (prefix-free or not) universal Turing machine. The notion can be applied analogously to sequences on any finite alphabet (e.g. decimal digits). Random sequences are key objects of study in algorithmic information theory. As different types of algorithms are sometimes considered, ranging from algorithms with specific bounds on their running time to algorithms which may ask questions of an oracle machine, there are different notions of randomness.
Randomness testA randomness test (or test for randomness), in data evaluation, is a test used to analyze the distribution of a set of data to see whether it can be described as random (patternless). In stochastic modeling, as in some computer simulations, the hoped-for randomness of potential input data can be verified, by a formal test for randomness, to show that the data are valid for use in simulation runs. In some cases, data reveals an obvious non-random pattern, as with so-called "runs in the data" (such as expecting random 0–9 but finding "4 3 2 1 0 4 3 2 1.
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.
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.
Dévignette|redresse=1|Deux dés à jouer ordinaires. vignette|redresse=1|Dé à japonais, présentant un trou plus grand que les autres et peint en rouge pour la face . Un dé est un objet, généralement de petite taille et de forme cubique, qui permet de tirer aléatoirement un nombre ou un symbole parmi plusieurs possibilités. vignette|gauche|upright=1|Quatre dés traditionnels cubiques montrant les six faces d'un dé. vignette|Divers dés faits maison dans une pâte à modeler dure.