1樓：那羅延
首先你要理解偽隨機數的偽到底是什麼意思。
這個所謂的偽，是指這是乙個固定的串型序列，這個序列上每乙個值其實都是一開始就決定好了的。你可以理解為
給定演算法和種子（種子後面說），給定某個位置 i 的數x_i，則位置 x_j 值就被唯一確定了，i和j 其實可以不分先後。
種子是乙個數，起到的作用是開啟乙個全新的序列，不同的兩個種子得到的兩個序列一定不一樣。
給定演算法和種子，同乙個序列中的數字都是一開始就決定好了的，所以稱為偽隨機序列。那麼這種偽隨機序列的意義是什麼呢？
首先你需要知道，一般來說，偽隨機數演算法得到的序列模擬的是(0, 1)範圍內的均勻分布。然後，我們可以把這個序列依次輸入（最一般的情況）某分布的cdf的反函式，也就是quantile function，來得到那個分布的偽隨機序列。
重點在這裡，偽隨機數演算法產生的偽隨機數序列，其整個序列也好，任何子集也罷，如果用來估計某相關統計量的大部分moments，都是收斂的，這是演算法決定的！
注意，任何子集很重要，這包括有規律和無規律的選取……
所以偽隨機數演算法很重要，最基本的要求就是其隨機序列可以用來一致估計那些重要的moments，這個就是所謂的 good statistical properties。然後，不同的偽隨機數演算法再以速度和序列長度互相比優劣…
最後，讀者可能要問，什麼是moments呢？
moments是如下的積分
\int g(x) f(x) dx
其中 f(x) 是隨機數x的密度函式。
如果g(x)如果是x，這個moment就是期望值；如果是 (x-m)^2 而m是期望值，則這個moment是方差等等等等……
而偽隨機數序列就是模擬x例項的序列。
2樓：
當然有用。
第一，偽隨機數生成簡單，只需要乙個演算法和乙個種子，以及一台普通計算機，就可以生成乙個偽隨機數序列。如果使用真正的隨機數，可能需要專業裝置，比如量子力學效應、放射性元素衰退輻射，或者測定人運動的精確加速度進行再計算，成本極高。除非在密碼學領域，一般沒必要使用真隨機。
第二，許多演算法當中會有對隨機數的依賴，比如快速排序，平衡樹。甚至有一些專門的隨機演算法，如退火，爬山，MillerRabin 快速判斷大質數……
這充分說明隨機是很有用的。
進化演算法有用嗎？
lackofuse 對這麼簡單粗暴的問題，先簡單粗暴回答一下。回答是 有用 首先進化演算法已經有了很多具體的實際應用。這個上網查挺多的，具體暫且不舉例了。若有追問，再詳細講講吧。本人研究生期間也是做進化演算法設計方面的研究，也有相關的專案實戰和實習經歷。下面說說，目前我所了解的，能怎麼用？先聊聊進化...
你見過的最簡單的偽隨機演算法是什麼？
幼鷹me 利用機械結構，例如彩票搖號機，缺點 生成速度慢 不能被計算機直接呼叫 無法重複 有時要用同一組隨機數測試兩套模型策略 預先生成隨機數，並且儲存到乙個外接裝置上。例如蘭德公司 RAND 出版過一本書 百萬亂數表 用確定的整數遞迴方程生成偽隨機數，優點 只用儲存公式和種子可重複 白東傑 查 L...
辯論真的有用嗎？
愛冰宇宙 沒有任何意義。一群人對著一堆炒的連剩飯都算不上的話題，不痛不癢的發表一些表層觀點，而真正的根源，卻沒有去發掘。百無一用是書生，形容辯論最好不過了。 當某個人的思想和行為獲得 一致認同 或 一致反對 或 一致沉默 時，這個人是最危險的，隨著這個人擁有的權力和能力越大，在這個人擁有的能力和權力...