pseudo-random number是偽隨機數，是FRM考試的知識點。現在也將要臨近考試，考生在zui后的時間需要更加認真的備考。今天小編為大家介紹一下pseudo-random number的生成方法有哪些！

pseudo-random number（偽隨機數）是用確定性的算法計算出來自[0,1]均勻分布的隨機數序列。并不真正的隨機，但具有類似于隨機數的統計特征，如均勻性、獨立性等。》》》戳：各科視頻講義+歷年真題+21年原版書（PDF版）免·費領取

在計算偽隨機數時，若使用的初值（種子）不變，那么偽隨機數的數序也不變。偽隨機數可以用計算機大量生成，在模擬研究中為了提高模擬效率，一般采用偽隨機數代替真正的隨機數。模擬中使用的一般是循環周期*長并能通過隨機數檢驗的偽隨機數，以*計算結果的隨機性。

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一般地，偽隨機數的生成方法主要有以下3種：

（1） 直接法（Direct Method），根據分布函數的物理意義生成。缺點是僅適用于某些具有特殊分布的隨機數，如二項式分布、泊松分布。

（2） 逆轉法（Inversion Method），假設U服從[0，1]區間上的均勻分布，令X=F-1（U），則X的累計分布函數（CDF）為F。該方法原理簡單、編程方便、適用性廣。

（3）接受拒絕法（Acceptance-Rejection Method）：假設希望生成的隨機數的概率密度函數（PDF）為f，則首先找到一個PDF為g的隨機數發生器與常數c，使得f（x）≤cg（x），然后根據接收拒絕算法求解。由于算法平均運算c次才能得到一個希望生成的隨機數，因此c的取值必須盡可能小。顯然，該算法的缺點是較難確定g與c。》》》點我咨詢FRM報考詳情

因此，偽隨機數生成器（PRNG）一般采用逆轉法，其基礎是均勻分布，均勻分布PRNG的優劣決定了整個隨機數體系的優劣。下文研究均勻分布的PRNG。

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