物理的プロセスシミュレーションによって乱数を生成することは可能ですか？
私がサイコロの物理ロールをシミュレートすると（すなわち、 それを手に振ってテーブルに放し、どちらの面が "上"になるかを記録する）は、 "ランダムな"数値を生成するか、本当に何も成し遂げられない複雑なシミュレーションを得ることになります。
回答：
回答№1は6あなたは本当に何も達成しない複雑なシミュレーションを行います。
（毎回同じ値を返すか、または既存のPRNGに不要な複雑さを追加する以外）
シミュレートされた環境に「ランダム」変数（すなわち、乱数を生成する異なる手段に依存する）では、プロセスの各ステップが毎回同じ方法で行われるため、常に同じ値が返されます。
あなたがベース疑似乱数ジェネレータ（PRNG）を使ったとします：
あなたのシミュレーションは、あなたが使用していた他のPRNGは、余分な作業をせずに他のPRNGを直接使用することもできます。 （実際には、あなたのシミュレーションは出力を行うこと以外は何もしません もっと少なく あなたのベースPRNGからの値よりもランダムです）
回答№2の場合は1
はい、あなたは「本当に何も成し遂げられない複雑なシミュレーションを持っているだけです」。
実際の物理プロセスを実際に使用できるときに、ランダムな物理プロセスをシミュレートするのはなぜですか？
SO上の乱数ジェネレータに関する質問のスタックがあります。ここにはいくつかの例があります：
どのようなタイプの乱数発生器がカジノのゲーム産業で使用されていますか？
回答№3の場合は1
あなたのアルゴリズムは擬似乱数ジェネレータになります。すなわち、ランダムなシードを取り、かなりランダムに見える潜在的に大きな数の文字列を生成します。
しかし、あなたのランダム出力は、暗号化やその他の目的に必要な品質です。私はあなたの出力に望ましくない繰り返しパターンがあると思う傾向があります。そして、あまりにも多くの作業が問題の物理学に向かい、擬似乱数を生成するのに十分ではないでしょう。（微妙な洗い流しには申し訳ありませんが、簡単に言えばそれです）。有効な擬似数生成器が存在し、棚の1つを使用します。
つまり、これはあなた自身の目的のための興味深く有益な実験かもしれません。
回答№4の場合は0
後で。
ランダム（または擬似ランダム）因子を注入しない限り、シミュレーションは毎回同じ結果を生成します。
回答№5の場合は0
おそらく擬似乱数ジェネレータを使用して、あなたの手でダイの周りを跳ね返るすべてのものをシミュレートするため、疑似乱数になります。
答え№6の場合は0
まず、 "ランダム"を定義する必要があります。 あなたは、奇妙な計算セットを使用して、予測不可能な数値を生成することができます。しかし、あなたは有用なランダム性や数の均等な分布を得ることはできません。
あなたのような物理的なシミュレーションは、計算のある時点で何らかの乱数生成器を実際に必要とします。幸いにも、random（）は使いやすいです。
回答№7は0
2つのダイ全体の量子状態をモデル化する準備ができていない限り、あなたは何もランダムではないでしょう...