什么是随机种子的熵及其工作原理？
What is an entropy of a random seed and how it works?
受 SO 中关于随机性与唯一性的问题的启发，我对一般 RNG 及其中使用的方法进行了一些研究。在我浏览的大部分文章中都提到了种子的熵。
什么是种子的熵，它背后的概念是什么以便快速掌握？
通常，为了生成随机数，种子的熵表示种子的预测难度，以位数表示。例如，如果一个 64 位的种子有 32 位的熵，那么它与随机选择的 32 位数据块一样难以预测。
熵更多地用 noise sources 的形式与混沌行为联系起来。一般来说，行为越混乱，噪声源的熵就越大。例子包括——
- 击键和输入设备的时间，
- 大气噪声，以及
- 记录的音频和视频输出的低位记录的噪声。
然后，种子的熵基于种子所源自的噪声源的熵。然而，在任何给定时间找到噪声源的熵绝非易事。
受 SO 中关于随机性与唯一性的问题的启发，我对一般 RNG 及其中使用的方法进行了一些研究。在我浏览的大部分文章中都提到了种子的熵。
什么是种子的熵，它背后的概念是什么以便快速掌握？
通常，为了生成随机数，种子的熵表示种子的预测难度，以位数表示。例如，如果一个 64 位的种子有 32 位的熵，那么它与随机选择的 32 位数据块一样难以预测。
熵更多地用 noise sources 的形式与混沌行为联系起来。一般来说，行为越混乱，噪声源的熵就越大。例子包括——
- 击键和输入设备的时间，
- 大气噪声，以及
- 记录的音频和视频输出的低位记录的噪声。
然后，种子的熵基于种子所源自的噪声源的熵。然而，在任何给定时间找到噪声源的熵绝非易事。