Bilo koji brojevi su raštrkani. Generator slučajnih brojeva

Imajte na umu da bi idealno krivulja gustine raspodjele slučajnih brojeva izgledala kao što je prikazano na Sl. 22.3. To jest, idealno, svaki interval sadrži isti broj bodova: N i = N/k , Gdje N ukupan broj bodova, k broj intervala, i= 1, , k .

Treba imati na umu da se generiranje proizvoljnog slučajnog broja sastoji od dvije faze:

• generisanje normalizovanog slučajnog broja (tj. ravnomerno raspoređenog od 0 do 1);
• normalizirana konverzija slučajnih brojeva r i na slučajne brojeve x i, koji se distribuiraju prema (proizvoljnom) zakonu distribucije koji zahtijeva korisnik ili u potrebnom intervalu.

Generatori slučajnih brojeva prema načinu dobijanja brojeva dijele se na:

• fizički;
• tabelarni;
• algoritamski.

Fizički RNG

Primjer fizičkog RNG-a može biti: novčić (“glave” 1, “repove” 0); kockice; bubanj sa strelicom podijeljenom na sektore s brojevima; hardverski generator buke (HSG), koji koristi bučni termalni uređaj, na primjer, tranzistor (slika 22.422.5).

Tablični RNG

Tabelarni RNG-ovi koriste posebno sastavljene tabele koje sadrže provjerene nekorelirane, to jest, ni na koji način ne zavisne jedni od drugih, brojeve kao izvor slučajnih brojeva. U tabeli Slika 22.1 prikazuje mali fragment takve tabele. Prelaskom tabele s lijeva na desno od vrha do dna, možete dobiti slučajne brojeve ravnomjerno raspoređene od 0 do 1 sa potrebnim brojem decimalnih mjesta (u našem primjeru koristimo tri decimale za svaki broj). Budući da brojevi u tabeli ne zavise jedan od drugog, tabela se može prelaziti na različite načine, na primjer, odozgo prema dolje, ili s desna na lijevo, ili, recimo, možete odabrati brojeve koji su na parnim pozicijama.

Prednost ove metode je u tome što proizvodi zaista nasumične brojeve, budući da tabela sadrži provjerene nekorelirane brojeve. Nedostaci metode: pohranjivanje velikog broja cifara zahtijeva puno memorije; Postoje velike poteškoće u generiranju i provjeri ovakvih tabela kada se koristi tabela više ne garantuje slučajnost numeričkog niza, a samim tim i pouzdanost rezultata.

Postoji tabela koja sadrži 500 apsolutno nasumičnih provjerenih brojeva (preuzeto iz knjige I. G. Venetsky, V. I. Venetskaya „Osnovni matematički i statistički koncepti i formule u ekonomskoj analizi“).

Algoritamski RNG

Brojevi koje generiraju ovi RNG-ovi su uvijek pseudo-slučajni (ili kvazi-slučajni), odnosno svaki sljedeći generirani broj ovisi o prethodnom:

r i + 1 = f(r i) .

Nizovi sastavljeni od takvih brojeva formiraju petlje, to jest, nužno postoji ciklus koji se ponavlja beskonačan broj puta. Ciklusi koji se ponavljaju nazivaju se periodi.

Prednost ovih RNG-ova je njihova brzina; generatori ne zahtijevaju gotovo nikakve memorijske resurse i kompaktni su. Nedostaci: brojevi se ne mogu u potpunosti nazvati slučajnim, jer postoji zavisnost između njih, kao i prisutnost perioda u nizu kvazi-slučajnih brojeva.

Razmotrimo nekoliko algoritamskih metoda za dobijanje RNG-a:

• metoda srednjih kvadrata;
• metoda srednjih proizvoda;
• metoda miješanja;
• linearna kongruentna metoda.

Metoda srednjeg kvadrata

Postoji neki četvorocifreni broj R 0 . Ovaj broj se kvadrira i unosi R 1 . Sledeći od R 1 je srednji (četiri srednje cifre) novi slučajni broj na koji se upisuje R 0 . Zatim se postupak ponavlja (vidi sliku 22.6). Imajte na umu da u stvari, kao slučajni broj morate uzeti ne ghij, A 0.ghij sa nulom i decimalnim zarezom dodatim lijevo. Ova činjenica se ogleda kao na sl. 22.6, a kasnije slične brojke.

Nedostaci metode: 1) ako u nekoj iteraciji broj R 0 postaje jednako nuli, zatim generator degenerira, pa je važan pravilan izbor početne vrijednosti R 0 ; 2) generator će ponoviti niz M n stepenice (u najboljem slučaju), gde n broj cifra R 0 , M bazu brojevnog sistema.

Na primjer na sl. 22.6: ako je broj R 0 će biti predstavljeno u binarnom brojevnom sistemu, tada će se niz pseudoslučajnih brojeva ponoviti u 2 4 = 16 koraka. Imajte na umu da se ponavljanje niza može dogoditi ranije ako je početni broj loše odabran.

Gore opisanu metodu je predložio John von Neumann i datira iz 1946. godine. Kako se pokazalo da je ova metoda nepouzdana, brzo je napuštena.

Metoda srednjeg proizvoda

Broj R 0 pomnoženo sa R 1, iz dobijenog rezultata R 2 sredina je izvučena R 2 * (ovo je još jedan slučajni broj) i pomnožen sa R 1 . Svi naredni slučajni brojevi se izračunavaju pomoću ove šeme (vidi sliku 22.7).

Metoda miješanja

Metoda shuffle koristi operacije za ciklički pomicanje sadržaja ćelije lijevo i desno. Ideja metode je sljedeća. Neka ćelija pohrani početni broj R 0 . Cikličnim pomicanjem sadržaja ćelije ulijevo za 1/4 dužine ćelije, dobijamo novi broj R 0 * . Na isti način, kruženje sadržaja ćelije R 0 udesno za 1/4 dužine ćelije, dobijamo drugi broj R 0**. Zbir brojeva R 0* i R 0** daje novi slučajni broj R 1 . Dalje R 1 je upisan R 0, a cijeli niz operacija se ponavlja (vidi sliku 22.8).

Imajte na umu da je broj koji je rezultat zbrajanja R 0* i R 0 ** , možda neće u potpunosti stati u ćeliju R 1 . U tom slučaju, dodatne cifre se moraju odbaciti iz rezultirajućeg broja. Objasnimo ovo na Sl. 22.8, gdje su sve ćelije predstavljene sa osam binarnih cifara. Neka R 0 * = 10010001 2 = 145 10 , R 0 ** = 10100001 2 = 161 10 , Onda R 0 * + R 0 ** = 100110010 2 = 306 10 . Kao što vidite, broj 306 zauzima 9 cifara (u binarnom brojevnom sistemu), a ćelija R 1 (isto kao R 0) može sadržavati najviše 8 bita. Stoga, prije unosa vrijednosti u R 1, potrebno je ukloniti jedan “dodatni”, krajnji lijevi bit iz broja 306, što rezultira R 1 više neće ići na 306, već na 00110010 2 = 50 10 . Također imajte na umu da se u jezicima kao što je Pascal, "sjecanje" dodatnih bitova kada se ćelija prelije automatski izvodi u skladu sa specificiranim tipom varijable.

Linearna kongruentna metoda

Linearna kongruentna metoda je jedna od najjednostavnijih i najčešće korištenih procedura koje trenutno simuliraju slučajne brojeve. Ova metoda koristi mod ( x, y) , koji vraća ostatak kada se prvi argument podijeli s drugim. Svaki sljedeći slučajni broj izračunava se na osnovu prethodnog slučajnog broja koristeći sljedeću formulu:

r i+ 1 = mod( k · r i + b, M) .

Niz slučajnih brojeva dobijenih ovom formulom naziva se linearni kongruentni niz. Mnogi autori linearnu kongruentnu sekvencu nazivaju kada b = 0 multiplikativna kongruentna metoda, i kada b ≠ 0 — mješovita kongruentna metoda.

Za kvalitetan generator potrebno je odabrati odgovarajuće koeficijente. Potrebno je da broj M bila prilično velika, budući da period ne može imati više M elementi. S druge strane, podjela koja se koristi u ovoj metodi je prilično spora operacija, tako da bi za binarni računar logičan izbor bio M = 2 N, budući da se u ovom slučaju pronalaženje ostatka dijeljenja unutar računara svodi na binarnu logičku operaciju “AND”. Odabir najvećeg prostog broja je također uobičajen M, manje od 2 N: u stručnoj literaturi je dokazano da u ovom slučaju cifre nižeg reda rezultirajućeg slučajnog broja r i+ 1 ponašaju se jednako nasumično kao i stariji, što ima pozitivan učinak na cijeli niz slučajnih brojeva u cjelini. Kao primjer, jedan od Mersenne brojevi, jednako 2 31 1, i stoga, M= 2 31 1 .

Jedan od zahtjeva za linearne kongruentne sekvence je da dužina perioda bude što je moguće duža. Dužina perioda zavisi od vrednosti M , k I b. Teorema koju predstavljamo u nastavku nam omogućava da utvrdimo da li je moguće postići period maksimalne dužine za određene vrijednosti M , k I b .

Teorema. Linearni kongruentni niz definiran brojevima M , k , b I r 0, ima period dužine M ako i samo ako:

• brojevi b I M relativno jednostavno;
• k 1 puta str za svaki prost str, što je djelitelj M ;
• k 1 je višekratnik od 4, ako M višestruko od 4.

Na kraju, da zaključimo s nekoliko primjera korištenja linearne kongruentne metode za generiranje slučajnih brojeva.

Utvrđeno je da se niz pseudoslučajnih brojeva generiranih na osnovu podataka iz primjera 1 ponavlja svakih M/4 broja. Broj q se postavlja proizvoljno prije početka proračuna, međutim, treba imati na umu da serija ostavlja utisak da je nasumična k(i zbog toga q). Rezultat se može donekle poboljšati ako b neparan i k= 1 + 4 · q u ovom slučaju red će se ponavljati svaki put M brojevi. Nakon duge potrage k istraživači su se odlučili na vrijednosti od 69069 i 71365.

Generator slučajnih brojeva koristeći podatke iz primjera 2 će proizvesti nasumične brojeve koji se ne ponavljaju s periodom od 7 miliona.

Multiplikativnu metodu za generisanje pseudoslučajnih brojeva predložio je D. H. Lehmer 1949. godine.

Provjera kvaliteta generatora

Kvalitet cjelokupnog sistema i tačnost rezultata zavisi od kvaliteta RNG-a. Prema tome, slučajni niz koji generiše RNG mora zadovoljiti brojne kriterijume.

Provjere koje se vrše su dvije vrste:

• provjere ujednačenosti distribucije;
• testovi statističke nezavisnosti.

Provjerava ujednačenost distribucije

1) RNG bi trebao proizvesti blizu sljedećih vrijednosti statističkih parametara karakterističnih za uniformni slučajni zakon:

2) Test frekvencije

Test frekvencije vam omogućava da saznate koliko brojeva spada u interval (m r – σ r ; m r + σ r) , odnosno (0,5 0,2887; 0,5 + 0,2887) ili, na kraju, (0,2113; 0,7887). Pošto je 0,7887 0,2113 = 0,5774, zaključujemo da bi u dobrom RNG-u oko 57,7% svih izvučenih slučajnih brojeva trebalo da padne u ovaj interval (vidi sliku 22.9).

Takođe je potrebno uzeti u obzir da broj brojeva koji upadaju u interval (0; 0,5) treba da bude približno jednak broju brojeva koji upadaju u interval (0,5; 1).

3) Hi-kvadrat test

Hi-kvadrat test (χ 2 test) je jedan od najpoznatijih statističkih testova; to je glavna metoda koja se koristi u kombinaciji s drugim kriterijima. Hi-kvadrat test je 1900. godine predložio Karl Pearson. Njegov izuzetan rad smatra se osnovom moderne matematičke statistike.

U našem slučaju, testiranje korištenjem hi-kvadrat kriterija će nam omogućiti da saznamo koliko je pravi RNG je blizu referentne vrijednosti RNG-a, odnosno da li zadovoljava zahtjev za uniformnom distribucijom ili ne.

Frekvencijski dijagram referenca RNG je prikazan na sl. 22.10. Pošto je zakon raspodjele referentnog RNG-a uniforman, onda je (teorijska) vjerovatnoća str i unositi brojeve i th interval (svi ovi intervali k) je jednako str i = 1/k . I tako, u svakom od k intervali će pogoditi glatko By str i · N brojevi ( N ukupan broj generiranih brojeva).

Pravi RNG će proizvesti brojeve raspoređene (i ne nužno ravnomjerno!) poprijeko k intervale i svaki interval će sadržavati n i brojevi (ukupno n 1 + n 2 + + n k = N ). Kako možemo odrediti koliko je RNG koji se testira dobar i koliko je blizak referentnom? Sasvim je logično uzeti u obzir kvadratne razlike između rezultirajućeg broja brojeva n i i "referenca" str i · N . Hajde da ih saberemo i rezultat je:

χ 2 exp. = ( n 1 str 1 · N) 2 + (n 2 str 2 · N) 2 + + ( n k – str k · N) 2 .

Iz ove formule proizilazi da što je manja razlika u svakom od članova (a samim tim i manja vrijednost χ 2 exp.), to je jači zakon raspodjele slučajnih brojeva generiranih realnim RNG-om teži da bude uniforman.

U prethodnom izrazu, svakom od pojmova je dodeljena ista težina (jednaka 1), što u stvari možda nije tačno; stoga je za hi-kvadrat statistiku potrebno svaku normalizirati i th pojam, dijeleći ga sa str i · N :

Na kraju, napišimo rezultujući izraz kompaktnije i pojednostavimo ga:

Dobili smo vrijednost hi-kvadrat testa za eksperimentalni podaci.

U tabeli 22.2 teorijski hi-kvadrat vrijednosti (χ 2 teorijski), gdje je ν = N 1 je broj stepeni slobode, str ovo je korisnički specificiran nivo pouzdanosti koji pokazuje koliko RNG treba da zadovolji zahtjeve uniformne distribucije, ili str — je vjerovatnoća da eksperimentalna vrijednost χ 2 exp. će biti manji od tabelarne (teorijske) χ 2 teor. ili jednako tome.

Smatra se prihvatljivim str od 10% do 90%.

Ako je χ 2 exp. mnogo više od χ 2 teorije. (to je str je velika), zatim generator ne zadovoljava zahtjev ujednačene raspodjele, budući da su posmatrane vrijednosti n i otići predaleko od teoretskog str i · N i ne može se smatrati slučajnim. Drugim riječima, uspostavlja se tako veliki interval povjerenja da ograničenja u brojevima postaju vrlo labavi, a zahtjevi za brojeve slabi. U ovom slučaju će se uočiti vrlo velika apsolutna greška.

Čak je i D. Knuth u svojoj knjizi “Umetnost programiranja” primetio da imajući χ 2 exp. Općenito, nije dobro ni za male, iako se na prvi pogled čini divno sa stanovišta uniformnosti. Zaista, uzmite niz brojeva 0,1, 0,2, 0,3, 0,4, 0,5, 0,6, 0,7, 0,8, 0,9, 0,1, 0,2, 0,3, 0,4, 0,5, 0,6, oni su idealni sa stanovišta jednoličnosti i χ 2 exp. bit će praktički nula, ali je malo vjerovatno da ćete ih prepoznati kao nasumične.

Ako je χ 2 exp. mnogo manje od χ 2 teorije. (to je str mali), zatim generator ne zadovoljava zahtjev za slučajnu uniformnu distribuciju, budući da su posmatrane vrijednosti n i preblizu teoretskom str i · N i ne može se smatrati slučajnim.

Ali ako je χ 2 exp. leži u određenom rasponu između dvije vrijednosti χ 2 teor. , koji odgovaraju npr. str= 25% i str= 50%, onda možemo pretpostaviti da su vrijednosti slučajnih brojeva koje generira senzor potpuno nasumične.

Osim toga, treba imati na umu da su sve vrijednosti str i · N mora biti dovoljno velik, na primjer više od 5 (pronađeno empirijski). Tek tada (sa dovoljno velikim statističkim uzorkom) eksperimentalni uslovi se mogu smatrati zadovoljavajućim.

Dakle, postupak verifikacije je sljedeći.

Testovi statističke nezavisnosti

1) Provjera učestalosti pojavljivanja brojeva u nizu

Pogledajmo primjer. Slučajni broj 0,2463389991 sastoji se od cifara 2463389991, a broj 0,5467766618 se sastoji od cifara 5467766618. Povezujući nizove cifara, imamo: 246343689791656.

Jasno je da je teorijska vjerovatnoća str i gubitak i Ta cifra (od 0 do 9) je jednaka 0,1.

2) Provjera izgleda serije identičnih brojeva

Označimo sa n L broj serija identičnih cifara u nizu dužine L. Sve treba provjeriti L od 1 do m, Gdje m ovo je broj koji je odredio korisnik: maksimalni broj identičnih znamenki u nizu.

U primjeru “24633899915467766618” pronađene su 2 serije dužine 2 (33 i 77), tj. n 2 = 2 i 2 serije dužine 3 (999 i 666), tj n 3 = 2 .

Vjerovatnoća pojavljivanja niza dužine L je jednako: str L= 9 10 L (teorijski). Odnosno, vjerovatnoća pojavljivanja niza dužine jedan znak jednaka je: str 1 = 0,9 (teoretski). Vjerovatnoća da će se pojaviti niz od dva znaka je: str 2 = 0,09 (teoretski). Vjerovatnoća da će se pojaviti niz od tri znaka je: str 3 = 0,009 (teoretski).

Na primjer, vjerovatnoća pojavljivanja niza dužine jedan znak je str L= 0,9, jer od 10 može biti samo jedan simbol, a ukupno ima 9 simbola (nula se ne računa). A vjerovatnoća da će se dva identična simbola “XX” pojaviti u nizu je 0,1 · 0,1 · 9, odnosno vjerovatnoća od 0,1 da će se simbol “X” pojaviti na prvoj poziciji množi se sa vjerovatnoćom od 0,1 da isti simbol će se pojaviti na drugoj poziciji "X" i pomnožen sa brojem takvih kombinacija 9.

Učestalost pojavljivanja serija izračunava se pomoću formule hi-kvadrat o kojoj smo prethodno raspravljali koristeći vrijednosti str L .

Napomena: Generator se može testirati više puta, ali testovi nisu potpuni i ne garantuju da generator proizvodi nasumične brojeve. Na primjer, generator koji proizvodi sekvencu 12345678912345 smatrat će se idealnim tokom testova, što očigledno nije sasvim tačno.

U zaključku, napominjemo da je treće poglavlje Umijeća programiranja Donalda E. Knutha (tom 2) u potpunosti posvećeno proučavanju slučajnih brojeva. Ispituje različite metode za generisanje slučajnih brojeva, statističke testove slučajnosti i konverziju ravnomerno raspoređenih slučajnih brojeva u druge vrste slučajnih varijabli. Više od dvije stotine stranica posvećeno je prezentaciji ovog materijala.

Pomoću ovog generatora možete kreirati nasumične brojeve u bilo kojem rasponu. Ovaj generator će vam također omogućiti da nasumično odaberete ili odredite broj sa liste. Ili kreirajte niz slučajnih brojeva od 2 do 70 elemenata. Ovaj online alat ne samo da će vam omogućiti da kreirate jedan (1), dvije (2) ili trocifrene (3) cifre nasumične brojeve, već i pet i sedam. Jednostavan za postavljanje. Svako to može savladati. Također ćete moći odabrati nasumične brojeve za online ili offline lutrije ili takmičenja. I biće zgodno. Možete lako kreirati čitave tabele ili niz nasumičnih brojeva. U djeliću sekunde dobit ćete nasumični broj ili njihov niz (set) na vašem ekranu. Ako uzmete niz svojih brojeva, algoritam će izabrati slučajni ili slučajni, svaki može ispasti. I sami možete koristiti ovaj alat za provođenje nagradne igre. Odabirom, na primjer, istog raspona i broja brojeva u rezultatu, možete generirati slučajni niz (kombinaciju). Također možete odabrati nasumične kombinacije slova i riječi. Ovaj alat, kao i sve na našoj stranici, potpuno je besplatan za korištenje (bez izuzetaka).

Unesite brojeve opsega

Promjena raspona za generiranje slučajnog broja

1..10 1..100 1..1000 1..10000 za lutriju 5 od 36 za lutriju 6 od 45 za lutriju 6 od 49 za lutriju 6 od 59

Broj nasumičnih brojeva (1)

Eliminišite ponavljanja

Odaberite nasumične vrijednosti sa liste (odvojite ih zarezima ili razmacima, ako se zarezi nađu, podjela će biti obavljena njima, inače razmacima)

Očigledna je činjenica da sreća igra važnu ulogu u svakom poduhvatu. Ali kada igrate lutriju, morate shvatiti da je bogatstvo jedini faktor od kojeg zavisi ispunjenje vaših snova. U većini lutrija, da biste dobili džekpot, potrebno je samo pogoditi određene brojeve u određenom rasponu. U ovom slučaju može pomoći onaj predstavljen na našoj web stranici.

Nudimo besplatno isprobavanje jednostavnog generatora, koji može u potpunosti eliminirati utjecaj ljudskog faktora i povećati svoje šanse za pobjedu. Predstavljamo i najbolje i najfunkcionalnije, ali jednostavne generatore, kao i servise koji mogu predvideti dobitne kombinacije brojeva na osnovu posebnih algoritama analize.

Ako želite da okušate sreću u nekoj od popularnih lutrija (4 od 20, 5 od 36, 6 od 45), ali ne znate koji brojevi mogu povećati vašu vjerovatnoću za dobitak, onda možemo pomoći. Sledeće predstavljamo vašoj pažnji pregled TOP 5 najfunkcionalnijih, ali u isto vrijeme jednostavni za korištenje generatori lutrijskih brojeva s mnogo dodatnih funkcija i mogućnosti.

Prvo, pogledajmo glavne kriterije liste.:

TOP 1 - Generator brojeva GSgen.RU

Opis: Ugrađeni softver je implementiran u programskom jeziku Javascript i predstavlja generator pseudo-slučajnih brojeva. Ravnomjerno raspoređuje nasumične brojeve, čime se eliminira subjektivna percepcija igrača, što utiče na ručni odabir.

Prednosti: RNG skripta vam omogućava da odaberete srećne brojeve za Gosloto (i ne samo) različitih varijacija od unapred podešenih režima. Postoji mogućnost individualnih podešavanja za druge vrste lutrija. Dostupno za besplatno korištenje.

Nedostaci: Ne postoji način da unesete brojeve isključenja koje ne želite da vidite, ne možete dobiti nekoliko kombinacija odjednom i dobiti link do gotovog rezultata.

TOP 2 – Soft-Arhiv Generator

Opis: Još jedan servis za generisanje SP za ruske lutrije. Samo odaberite potrebnu kombinaciju i dobit ćete gotov rezultat. Nije vam potreban nikakav dodatni softver da biste ga koristili, jer odlično radi na mreži.

Prednosti: Ima jednostavan, jasan obrazac za popunjavanje i dobijanje rezultata. Mogućnost odabira gotove vrste lutrije, postavke generiranja omogućavaju vam da uključite izuzetke i broj potrebnih kombinacija čine uslugu vrlo pogodnom za korištenje. Također potpuno besplatna funkcionalnost.

TOP 3 - RNG: Kalkulator888

Opis: Calculator888 je na počasnom trećem mjestu među servisima koji se razmatraju. Kao i prethodne opcije, omogućava vam da dobijete potreban broj brojeva bez puno truda. Čak i početni korisnik mreže može koristiti generator slučajnih brojeva, jer je sve intuitivno.

Prednosti: Opsežna podešavanja će vam omogućiti da generišete potreban broj brojeva, postavite njihov opseg i odredite opcije unosa. Osim toga, za razliku od prethodnih usluga, omogućava vam da dobijete vezu do rezultata. Potpuno besplatno.

Nedostaci: Nedostaci uključuju nedostatak izbora gotovih vrsta lutrije, što vas tjera da sami kreirate zadatak. Ne možete uvesti izuzetke i dobiti nekoliko kombinacija odjednom. Računovodstvo prošlih tiraža se takođe ne vrši.

Generatori brojeva na osnovu prošlih izvlačenja

Vrijedi vam skrenuti pažnju na činjenicu da postoje posebne usluge koje mogu predvidjeti srećne brojeve na koje se morate kladiti. Njihovi kreatori uvjeravaju korisnike da se analiza i prezentacija rezultata vrši na osnovu rezultata izvlačenja, korištenja teorija vjerovatnoće i drugi matematički proračuni.

Međutim, ne biste trebali vjerovati u ovo bezuvjetno. Definitivno ne vjerujemo u ovo i vjerujemo da su bilo koje od ovih usluga one koje nasumično proizvode rezultate slične bilo kojem drugom RNG-u.

Međutim, ovo možete sami provjeriti. U nastavku predstavljamo još dva servisa koji pružaju mogućnost odabira rezultata za državni loto, Viking loto, keno, sportski loto itd. uzimajući u obzir njihove prošle tiraže. Funkcionalnost nekih od njih se plaća.

Skrećemo vam pažnju da ne biste trebali plaćati novac za plaćenu prognozu, jer je to samo novac za kombinacije koje može proizvesti bilo koja druga besplatna usluga. Dakle, nastavak najboljih usluga za proizvodnju, uzimajući u obzir analizu prošlih tiraža:

TOP 4 - RNG uzimajući u obzir tiraže: Fortunablog

Opis: Prema programeru, skripta je sposobna ne samo da nasumično izdaje digitalne kombinacije, već i analizira prethodno ispuštene lopte na osnovu brojnih algoritama i teorije vjerovatnoće. Također se navodi da je svrha generatora odabir kombinacije za džekpot.

Prednosti: Postoje dvije unaprijed postavljene vrste lutrije od kojih možete okušati sreću u odabiru. Međutim, glavna prednost se pozicionira kao uzimanje u obzir rezultata prošlih tiraža i, što je najvažnije, besplatno korištenje.

TOP 5 - Generator za lutriju uzimajući u obzir izvlačenja: Igraivloto

Opis: Predstavljeni servis vam omogućava da dobijete kombinacije najvjerovatnijih dobitnih kombinacija. Princip rada sličan je prethodnim opcijama koje se razmatraju, s izuzetkom određenih stavki funkcionalnosti.

Prednosti: Ovo je gotova skripta za izdavanje prognoze za lutriju Gosloto 6 od 45, koja eliminiše potrebu za odabirom potrebnog izvlačenja. Pozicionira se kao stranica koja radi na posebnim algoritmima i filterima koji kreiraju najvjerovatnije prognoze na osnovu izvedenih izvlačenja. Omogućava vam da dobijete više rezultata odjednom i podijelite vezu do rezultata.

Nedostaci: Ne postoji mogućnost unosa raspona brojeva i potrebnih izuzetaka. Međutim, najveći nedostatak je pružanje plaćenih prognoza, što ga jasno izdvaja od dosadašnjih besplatnih kolega.

Zaključak

Naravno, na vama je da li ćete koristiti navedene usluge ili ne. S jedne strane, korištenje ovakvih stranica može vam pomoći da odaberete određene kombinacije, oslobađajući vas od teških izbora, jer, na primjer, za izvlačenje 5 od 36, apsolutno svaka kombinacija koju generira ili ručno odabere sam igrač ima vjerovatnoću od osvajanja 1 od 376,992.

Tabela koja pokazuje vjerovatnoću dobitka na lutriji:

U poređenju sa drugim strategijama lutrije, ova opcija ima dobre šanse za dobitak. Međutim, trebate razumjeti da korištenje plaćenih prognoza u ovom slučaju nije preporučljivo i ne odgovara vjerovatnoći pobjede.

Online generator brojeva je zgodan alat koji vam omogućava da dobijete potreban broj brojeva date dubine bita i najšireg raspona. Naš generator slučajnih brojeva ima mnogo namjena! Na primjer, možete održati takmičenje na VKontakteu i tamo igrati za plišanog medvjedića u grupi bajkera za odgovor :)) Također ćemo biti vrlo polaskani ako uz pomoć njega odlučite odrediti pobjednički broj u bilo lutrije ili odlučite na koji broj ćete se kladiti u kazinu. Zaista se nadamo da će neko kod nas pronaći svoj srećni broj online!

Raspon nasumičnih brojeva:

Količina:

Eliminisati ponavljanje?

Generirajte brojeve

Molimo pomozite nam da razvijemo: Recite prijateljima o generatoru!

Random | nasumični broj online u 1 klik

Brojevi nas okružuju od rođenja i igraju važnu ulogu u životu. Za mnoge ljude, njihov rad je povezan s brojevima, neki se oslanjaju na sreću, popunjavajući lutriju brojevima, dok im drugi pridaju čak i mistično značenje. Na ovaj ili onaj način, ponekad ne možemo bez korištenja programa kao što je npr generator slučajnih brojeva.

Na primjer, trebate organizirati izvlačenje nagrada među pretplatnicima vaše grupe. Naš online generator slučajnih brojeva pomoći će vam da brzo i pošteno odaberete pobjednike. Vi samo trebate, na primjer, postaviti potreban broj nasumičnih brojeva (na osnovu broja pobjednika) i maksimalan raspon (na osnovu broja učesnika, ako su im brojevi dodijeljeni). Prijevara je u ovom slučaju potpuno isključena.

Ovaj program može poslužiti i kao generator slučajnih brojeva za loto. Na primjer, kupili ste kartu i želite se u potpunosti osloniti na slučajnost i sreću u odabiru brojeva. Tada će vam naš randomizator brojeva pomoći da ispunite svoju lutriju.

Kako generirati nasumični broj: upute

Program nasumičnih brojeva Radi vrlo jednostavno. Ne morate ga ni preuzimati na svoj računar – sve se radi u prozoru pretraživača gdje je ova stranica otvorena. Nasumični brojevi se generišu u skladu sa navedenim brojem brojeva i njihovim rasponom - od 0 do 999999999. Da biste generirali broj online, morate:

1. Odaberite raspon u kojem želite rezultat. Možda želite da odsečete brojeve do 10 ili, recimo, 10.000;
2. Uklonite ponavljanja - odabirom ove stavke, prisilit ćete broj randomizer ponuditi vam samo jedinstvene kombinacije unutar određenog raspona;
3. Odaberite broj brojeva – od 1 do 99999;
4. Kliknite na dugme "Generiraj brojeve".

Bez obzira koliko brojeva želite da dobijete kao rezultat, generator prostih brojeva će proizvesti ceo rezultat odjednom i možete ga videti na ovoj stranici skrolujući kroz polje sa brojevima pomoću miša ili tačpeda.

Sada možete koristiti gotove brojeve onako kako vam je potrebno. Iz polja za broj možete kopirati rezultat da ga objavite u grupi ili pošaljete poštom. A kako rezultat ne bi izazivao sumnje, napravite snimak ekrana ove stranice, na kojoj će biti jasno vidljivi parametri randomizatora brojeva i rezultati programa. Nemoguće je mijenjati brojeve na terenu, pa je mogućnost manipulacije isključena. Nadamo se da su vam naša web stranica i generator slučajnih brojeva pomogli.

Predstavljeni onlajn generator slučajnih brojeva radi na bazi generatora pseudo-slučajnih brojeva sa uniformnom distribucijom ugrađenom u JavaScript. Generiraju se cijeli brojevi. Podrazumevano, 10 nasumičnih brojeva izlaze u rasponu od 100...999, brojevi razdvojeni razmacima.

Osnovne postavke generatora slučajnih brojeva:

• Količina brojeva
• Raspon brojeva
• Tip separatora
• Uključite/isključite funkciju uklanjanja ponavljanja (duplikata brojeva)

Ukupan broj je formalno ograničen na 1000, sa maksimalno 1 milijardu. Opcije razdvajanja: razmak, zarez, tačka i zarez.

Sada znate tačno gdje i kako dobiti besplatni niz slučajnih brojeva u datom rasponu na Internetu.

Opcije aplikacije za generator slučajnih brojeva

Generator slučajnih brojeva (RNG u JS sa uniformnom distribucijom) će biti koristan za SMM stručnjake i vlasnike grupa i zajednica u na društvenim mrežama Instagram, Facebook, VKontakte, Odnoklassniki za određivanje dobitnika lutrija, takmičenja i izvlačenja nagrada.

Generator slučajnih brojeva vam omogućava da izvučete nagrade između proizvoljnog broja učesnika sa određenim brojem pobednika. Natječaji se mogu održavati bez repostova i komentara - sami postavljate broj učesnika i interval za generiranje slučajnih brojeva. Set nasumičnih brojeva možete dobiti online i besplatno na ovoj stranici i ne morate instalirati nikakvu aplikaciju na svoj pametni telefon ili program na računaru.

Također, online generator slučajnih brojeva može se koristiti za simulaciju bacanja novčića ili kockice. Međutim, za ove slučajeve imamo posebne specijalizovane usluge.