伪随机数matlab实现 源码 代码 可以直接用 不用担心 没有其他的只有源码 拿去直接用 不必客气！

micro_pyblock 用于micropython的简单伪随机数块堆叠算法 最后测试于Micropython 1.13。 伪随机数是在（2）的位中生成的，并将块添加到堆栈中，直到1e10。 值熵乘以（x）的所有生成值。

产生正态分布随机数和产生伪随机数的系统辨识MATLAB编程作业

组合方法改进MonteCarlo计算中的伪随机数发生器.pdf

C#伪随机数加密完整源码(十分经典)

RANDL 拉普拉斯分布伪随机数。 R = RANDL(N) 返回一个 N×N 矩阵，其中包含从拉普拉斯分布中提取的伪随机值。 RANDL(M,N) 或 RANDL([M,N]) 返回一个 M×N 矩阵。 RANDL(M,N,P,...) 或 RANDN([M,N,P,...]) 返回一个 M-by-N-by-P​​-by-... 数组。 RANDL 返回一个标量。 RANDL(SIZE(A)) 返回一个与 A 大小相同的数组。 注意：大小输入 M, N, P, ... 应该是非负整数。 负整数被视为 0。 例子： 示例 1：从均值为 1 的拉普拉斯分布生成值和标准差 2。 r = 1 + 2.*randl(100,1); 示例 2：从二元拉普拉斯分布生成值指定的均值向量和协方差矩阵。 亩 = [1 2]; 西格玛 = [1 .5; .5 2]； R = chol(Sigma); z =

著名的MT19937伪随机数发生器C源码

利用伪随机数生成均匀分布的高斯白噪声，本报告详细解释了生成原理，并附部分代码

SHADY-CRYPT.js 关于Shady Crypt： Shady Crypt是一个新的密码哈希和加密安全的伪随机数生成器（CSPRNG）库，它从头开始进行了优化，可在Node.js / Chrome V8 JavaScript引擎上本地运行。 散列算法 除了MD5和SHA-1 [1]的显着例外，大多数现代哈希函数实际上都不易受到冲突/第二次图像前攻击的影响-尽管BCrypt的固定184位摘要大小在理论上确实为这打开了大门[ 2]。 相反，攻击的主要方向是蛮力密码猜测，并由字典，模式检查，单词列表替换等指导。这使得必须选择的哈希算法不允许攻击者过快地做出太多猜测。 不幸的是，许多常用的哈希算法是高度可并行化的，从而允许在专用硬件（包括专用集成电路（ASIC），现场可编程门阵列（FPGA）和高端图形处理单元（GPU））上极大地加快密码猜测的速度。 ）[3]。 Ntantogian等人

阿扎尔 该库具有处理伪随机数的有用函数。 var azar = require ( 'azar' ) ; // rolls six 6 sided dices. azar . roll ( '6d6' ) ; // rolls a fudge dice. azar . fudge ( ) ; // rolls a 6 sided dice. azar . dice ( 6 ) ; 用 :red_heart: 由 ROJO 2 ( )