问随机函数(在任何编程语言中)有偏吗？

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根据定义，函数将给定的输入映射到给定的输出。对于伪随机生成器来说，这意味着它将给定的“种子”映射到给定的随机数序列。这样的生成器甚至要开始生成“随机”数字，种子本身就必须具有一些随机性。为此目的有许多种子来源，包括-

• 高分辨率时间戳，
• 输入设备的定时，
• 热噪声，
• 大气噪音，以及
• 以上两个或多个源的组合。

而且，一般来说，种子越长，伪随机产生器所能产生的“随机”序列的多样性就越大。

不同的伪随机数发生器(PRNG)具有不同的性质。如果一个特定的PRNG本身是“坏”的，任何种子选择策略都不能使它“更好”。随机数生成器(RNG)的选择将取决于将使用随机数的应用程序类型，并且您并没有真正指定您想到的是哪种应用程序：

• 如果随机数的目的是以任何方式提高信息安全性(例如，它们作为随机加密密钥、非keys或密码)，那么只有密码RNG才能做到这一点。
• 如果“随机”数字必须在以后的时间重复使用，那么就必须使用高质量的种子PRNG。对于这样一个PRNG，有几个好的和坏的选择。在这个意义上，C中的rand函数使用了一个未指定算法，这妨碍了可重复的“随机性”的目标。

历史上，大多数编程语言中的伪随机数函数都很糟糕.在确定性机器上运行的旧算法产生的结果并不理想。

但事情正在改变。所有现代微处理器都有基于硬件的熵生成功能，而像网上银行这样的现代应用已经推动了更好的算法的发展。这完全取决于你心目中的操作系统、语言和库。有非常好的选择，但你必须知道它们是什么，因为坏的选择仍然存在。

类似于C语言的rand()之类的东西可能是最糟糕的。从Linux (或MacOS) /dev/随机获取字节非常好。密码库有很好的算法。这也取决于应用程序--对于密码学来说，你需要非常好的随机数。对于蒙特卡洛积分之类的东西，你需要大量的数字，但不是必要的完全熵--类似于/dev/随机的PRNG就可以了。