如题。

利用伪随机数理论生成均匀分布的高斯白噪声，并绘制出白噪声的时域图，本程序在VC6.0中调试通过

轧辊激光毛化技术作为一种最新的轧辊毛化方法，具有广泛的应用前景。但由于加工方法的限制，目前的激光毛化技术产生的轧辊表面毛化点分布成一个周期性各向异性的分布，导致最后轧制的毛化冷轧薄钢板效果不理想。提出了一种可以产生随机频率随机能量激光的光纤激光控制方法，此方法通过一个高效的随机数算法产生一个随机频率和随机占空比的脉冲宽度调制信号控制激光器输出特定波形的激光进行毛化加工，能够使得毛化轧辊表面产生随机无序分布的毛化花纹，最终轧制的毛化冷轧薄钢板能够满足表面各向同性亚光的要求，并且还能够提高加工效率，基于该方法的毛化加工设备已在实际生产中得到应用并且取得良好效果。

NIST SP-800-90 DRBG伪随机数标准

C#伪随机数加密完整源码_0520.rar

C#伪随机数加密完整源码(十分经典)

利用Metrepolis Rejection方法生成符合任意概率分布的伪随机数

真正意义上的随机数（或者随机事件）在某次产生过程中是按照实验过程中表现的分布概率随机产生的，其结果是不可预测的，是不可见的。而计算机中的随机函数是按照一定算法模拟产生的，其结果是确定的，是可见的。我们可以这样认为这个可预见的结果其出现的概率是100%。所以用计算机随机函数所产生的“随机数”并不随机，是伪随机数。下面就是用用matlab产生伪随机数

M序列产生算法，M序列构造伪随机数生成器，神经网络，密码安全

伪随机数产生的verilog文件 LFSR