然而伪随机确实不是“真随机”啊。拿一些并非是“真随机”的方法产生一堆数据，然后通过统计方法来满足所谓的“真随机统计特征”。。这就是高级的学术的规范的普遍的数据造假而已。三年过去了，我补充一下。伪随机是一定要有一个seed的，并且以图灵可计算的方式进行。诚然也确实有优秀的伪随机算法可以跑蒙特卡洛，但是在一些，比如，区块链赌场这种地方，如果seed被偷了就要死球了。真随机序列在数学定义上是足以抵抗某个神谕机k的信息提取的无穷序列，而目前人类最接近理想的真随机的就是量子力学随机。只有用真随机才能从物理上彻底断绝被偷到序列的可能性。目前真随机发生器的效率已经很高了，如果你有不弱的安全性需求，没有很大必要坚持使用伪随机。
■网友
不好意思，计算机里的Random是可以区分的，Random实际上是反复输出一个特殊的大-小值循环，输入一样的情况下得数也是一样的。只是很多SDK把这个过程封装了一下，改成了内部种子，这样在你无法自己调整内部种子的情况下，Random返回的是一个有高有低的大小循环。
通常做程序时都会用时间做种子，这个时间实际上是一种（通常是每秒千分之一概率的）真随机，Random做的只是放大数值到你想要的区间。

■网友
拿真随机和伪随机两个序列让他区分。

■网友
简单，随手抛硬币，一直抛下去，得到的正反序列是真随机，对吧，因为完全不可预测。那么伪随机呢，在某些条件下是可以预测的，具有某种规律性，但是如果不知道规律的话很难分辨出来。
比如，抛硬币一万次，得到一个序列，按正反划分1/0，作为我的密码本。然后从里面挨个取，这是一个周期为一万的序列；好了现在我们可以给其他人展示这个序列，告诉他这是个周期序列或者完全随机，但是不告诉他密码本，要怎么预测呢？假设观察T次，出现重复了，能不能说这是周期序列？显然不能，你还要确定后面的1T 2T ... 也满足条件，然后才能有很高的把握说找到这个序列规律，而只要其中有一个不满足，那么就周期序列就不成立。
【怎样向一个非计算机专业的人解释伪随机和真随机几乎是不可区分的】 类似的，如果采用一些比较复杂的方法产生伪随机数，即使知道某些条件，也可能需要相当高的观测成本才能确定其规律。

■网友
别解释了，人家本来就对数学没兴趣，你又何苦较真，自己知道答案就够了

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标题：怎样向一个非计算机专业的人解释伪随机和真随机几乎是不可区分的