很重要。PRNG是模拟（例如，蒙特卡洛方法）、电子游戏（例如过程生成）以及密码学等应用的核心。加密应用程序要求不能从以前的输出中预测输出，而且更复杂的、不具有简单PRNGs线性特性的算法是必要的。良好的统计特性，是PRNG的核心。通常，需要严格的数学分析来证明PRNG生成的序列足够接近真随机以满足预期用途。John von Neumann警告不要把PRNG错误地解释为真随机数生成器，还开玩笑说：“任何使用算术方法生成随机数的人，都是有罪的”。
周期性.PRNG通过设定可以从任