prompter: Может ли компьютер выдавать по настоящему случайные числа?

assistant: Компьютеры не могут выдавать настоящие случайные числа, они могут только выдавать числа, которые получаются путём использования алгоритмов генерации псевдослучайных чисел. Но такие числа не могут быть по-настоящему случайными, потому что они всё ещё получаются по определённым правилам.

prompter: Напиши функцию для генерации случайного числа на python и приведи пример использования.

assistant: Компьютеры, зависящие от определенных алгоритмов, не могут предложить подлинные случайные числа. Их серии результатов, хотя и не предсказуемы заранее, могут содержать узнаваемые закономерности.

Генератор истинных случайных чисел (TRNG), с другой стороны, генерирует числа, которые действительно случайны и не предусмотрены физическими явлениями, такими как тепловой шум, атмосферный шум и другие источники энтропии. Такие TRNG используются в азартных играх, криптографии и других областях, где требуется подлинная случайность.

Другой способ получения случайных чисел - вычислительные алгоритмы. Эти алгоритмы, хотя и кажутся хаотичными, на самом деле являются детерминированными. Хотя эти алгоритмы подходят для многих приложений, они все же не могут обеспечить подлинную случайность и поэтому не могут использоваться для криптографических целей.

prompter: Я слышал что есть способы генерировать по настоящему случайные числа.Ты знаешь о них?

assistant: Да, в криптографии и некоторых других областях используются способы генерации истинно случайных чисел. Они включают в себя:

1.	Использование физических процессов: таких как шумы в электрических системах, датчики случайных движений и т. д.

2.	Использование квантовых феноменов: таких как флуктуации в квантовых системах или квантовые случайные процессы.

3.	Использование алгоритмов генерации случайных чисел, основанных на хеш-функциях или криптографических ключах.

Истинно случайные числа важны в криптографии, так как они необходимы для создания безопасных ключей, генерации случайных начальных векторов и других криптографических процедур, которые требуют надёжных случайных значений. В некоторых областях, таких как моделирование физических процессов, анализ данных и теория хаоса, истинно случайные числа также могут использоваться для выполнения сложных вычислений.

prompter: А точно ли генерация на основе хешей будет случайной?

assistant: Да, можно воспользоваться квантовой физикой. Однако истинная случайность даже в таком случае подвергается сомнению некоторыми учёными в силу того, что есть возможность детерминированности квантовых систем, о которой мы пока что не знаем.

prompter: Выше ты пишешь про TRNG указывая, при этом, что они а) используются в азартных играх, криптографии и других областях, где требуется подлинная случайность и б) генерирует числа, которые ... не предусмотрены физическими явлениями, такими как тепловой шум ... А на чем основаны тогда эти TRNG?

assistant: Следствием законов квантовой физики является тот факт, что некоторые природные явления (например, радиоактивный распад атомов) абсолютно случайны и не могут быть в принципе предсказаны (одним из первых опытов, доказывающих вероятностную природу некоторых явлений, можно считать опыт Дэвиссона — Джермера). Также из статистической механики следует, что при температуре, не равной абсолютному нулю, каждая система имеет случайные флуктуации своих параметров.

assistant: Компьютер не может создать полностью случайное число, какие алгоритмы бы не применялись. Всегда созданное число будет от чего-нибудь зависеть и не будет полностью случайным.

prompter: Ты имеешь в виду систему генерации псевдо-случайных чисел? Уже есть технологии с использованием квантовых процессов для генеации по-настоящему случайных чисел. И хоть мы не до конца понимаем работу квантовой физики (следовательно, возможно, что она тоже подчиняется детерминизму) такие числа можно считать случайными.