Générateur de nombres pseudo-aléatoires

Un 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. On les appelle suites pseudo-aléatoires, car leurs propriétés s'approchent seulement des propriétés idéales des suites aléatoires parfaites. Comme le faisait remarquer ironiquement John von Neumann : disait-il . De vrais nombres aléatoires peuvent être produits avec du matériel qui tire parti de certaines propriétés physiques stochastiques (bruit électronique d'une résistance par exemple). Les méthodes pseudo-aléatoires sont souvent employées sur des ordinateurs, dans diverses tâches comme la méthode de Monte-Carlo, la simulation, l'analyse numérique, la programmation (génération de tests), l'aide à la décision, les applications cryptographiques, les algorithmes probabilistes et les jeux. Différentes raisons justifient de se satisfaire d’un rendu pseudo-aléatoire, parmi lesquelles : il est difficile d’obtenir des nombres véritablement aléatoires et, dans certaines situations, l'utilisation de nombre pseudo-aléatoires suffit en lieu et place de nombres réellement aléatoires, c'est le cas des algorithmes de Las Vegas ; les programmes générateurs de nombres aléatoires sont particulièrement adaptés à une implémentation informatique, donc plus facilement et plus efficacement utilisables ; dans certaines circonstances (par exemple en modélisation Monte Carlo), on doit effectuer plusieurs fois des calculs avec la même suite de nombres aléatoires : régénérer cette suite à partir de l'algorithme est plus efficace que de la stocker en mémoire.