stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
لوتئوما

Medical condition
| لوتئوما | لوتئوما |
| --- | --- |
تخصص: پزشکی زایمان
طبقه‌بندی و منابع بیرونی: طبقه‌بندی و منابع بیرونی
[ویرایش در ویکی‌داده]: [ویرایش در ویکی‌داده]
لوتئوما (انگلیسی: Luteoma) نوعی تومور تخمدان است که در جریان بارداری ایجاد می‌شود و با افزایش سطح هورمون‌های پروژسترون و تستوسترون همراه است. اندازه تومور از ۱ تا ۲۵ سانتی‌متر متغیر است، اما معمولاً چیزی حدود ۶ تا ۱۰ سانتی‌متر است و ممکن است در طول دوران بارداری به رشد خود ادامه دهد. با این حال، لوتئوما خوش‌خیم است و پس از زایمان خود به خود برطرف می‌شود. این نوع تومور تخمدان نادر است و تنها با حدود ۲۰۰ مورد از آن ثبت شده‌است. البته بسیاری از این موارد به‌طور تصادفی شناسایی شدند، بنابراین ممکن است میزان واقعی بروز آن بیشتر باشد. بارزترین علامت لوتئوما، بروز علائم مردانه در مادر و احتمالاً در جنین است که علتش رها شدن هورمون تستوسترون از این تومور است. تستوسترون یک هورمون جنسی مردانه است، گرچه به‌طور طبیعی در مقادیر اندکی در بدن زنان نیز وجود دارد. تستوسترون مسئول ویژگی‌های مردانه مانند بم شدن صدا، رشد موهای تیره و آکنه (جوش) است. با آنکه بروز ویژگی‌های مردانه مرتبط با لوتئوما تهدیدکننده حیات نیست، اما می‌تواند باعث تغییرات ظاهری قابل مشاهده در مادر شود و همچنین ممکن است تأثیر شدیدی بر شکل‌گیری جنین داشته باشد. لوتئوما می‌تواند سبب ابهام جنسیتی در جنین شود، و بسته به اینکه والدین ترجیح می‌دهند نوزاد را چگونه باشد، ممکن است منجر به انتخاب جنسیت جنین توسط والدین شود.
لوتئوما ممکن است با اختلالات رشد جنسی (که قبلاً به عنوان شبه‌نرمادگی شناخته می‌شد) مرتبط باشد.
علائم و نشانه‌ها

لوتئوما اغلب بدون علامت است. تنها ۳۶ درصد از زنان در واقع علائم مردانگی را نشان می‌دهند. این علائم عبارتند از آکنه، هیرسوتیسم (به ویژه روی صورت)، بم شدن صدا، ریزش موی آندروژنیک و بزرگی کلیتوریس. افزایش سطح تستوسترون در مادر لزوماً به معنای مردانه شدن نیست. در طول یک بارداری طبیعی، سطح تستوسترون در سه‌ماهه اول و دوم کمی افزایش می‌یابد، اما در سه‌ماهه سوم دو برابر می‌شود. سطح تستوسترون نیز به جنسیت جنین بستگی دارد. جنین‌های پسر نسبت به جنین‌های دختر، باعث افزایش بیشتر سطح تستوسترون می‌شوند.
جنین‌های پسر، وقتی در شکم مادری هستند که ویژگی‌های مردانه ناشی از لوتئوم را دارد، چندان تحت تأثیر افزایش تستوسترون در مادر قرار نمی‌گیرند. با این حال، پس از تولد، جنین پسر ممکن است سطوح غیرطبیعی بالا از تستوسترون داشته باشد که خود به خود برطرف می‌شود. هیچ ارتباطی بین لوتئوما و نوزاد پسری که به خودی خود مقادیر زیادی تستوسترون تولید می‌کند وجود ندارد.
از ۳۶ درصد زنانی که ویژگی‌های مردانه لوتئوما را نشان می‌دهند، ۷۵ درصد جنین‌های دختر نیز علائم مردانگی را نشان می‌دهند. جنین‌های دختر می‌توانند علائم مختلفی داشته باشند، گاهی آنقدر شدید که نیاز به درمان یا جراحی دارد، و گاهی آنقدر خفیف که پس از تولد خود به خود برطرف می‌شود. شدت علائمی که جنین دختر متحمل می‌شود به زمان مواجهه با هورمون مردانه و مدت زمان مواجهه بستگی دارد. اگر جنین دختر در ۷ تا ۱۲ هفته اول بارداری در معرض افزایش سطح تستوسترون قرار گیرد، همجوشی لبه-کیسه و بزرگی کلیتوریس ممکن است رخ دهد. اگر قرار باشد نوزاد دچار ابهام جنسی به عنوان نوزاد دختر بزرگ شود، این شرایط نیاز به جراحی اصلاحی دارند. اگر قرار گرفتن در معرض تستوسترون پس از ۱۲ هفته اول بارداری اتفاق بیفتد، هیچ‌گونه همجوشی لبه-کیسه رخ نمی‌دهد اما کلیتوریس همچنان بزرگ می‌شود. بزرگی کلیتوریس معمولاً پس از تولد خود به خود اصلاح می‌شود و با تولید هورمون‌های بدن، سطوح بالای تستوسترون با ترشح هورمون‌های طبیعی بدن کاهش می‌یابد.
عوامل خطرساز

شرایط متعددی یک زن را مستعد تشکیل لوتئوم در دوران بارداری می‌کند. سندرم تخمدان پلی‌کیستیک (PCOS) یکی از آنهاست. این سندروم با سطوح بالای هورمون و ناتوانی تخمدان‌ها در آزادسازی تخمک در طول چرخه قاعدگی همراه است، علامتی که اصولاً در یائسگی دیده می‌شود. به نظر می‌رسد سطوح بالای هورمون‌ها در سندرم تخمدان پلی‌کیستیک زنان را مستعد تشکیل لوتئوم در دوران بارداری می‌کند. یکی از ویژگی‌های لوتئوما این است که در حضور سطوح بالایی از هورمون‌هایی که در رشد طبیعی، رشد جنسی و عملکرد تولید مثل عمل می‌کنند، رشد بیشتری دارند. سندرم تخمدان پلی‌کیستیک باعث افزایش هورمون‌هایی در بدن شود که با برخی از این عملکردهای مرتبطند. زنانی که قبلاً در بارداری پیشین لوتئوما داشته‌اند، در معرض خطر بالای ابتلا به لوتئوم مجدد هستند. در این شرایط، زنان می‌توانند در مورد خطرات حاملگی مجدد و جایگزین‌های آن مشاوره بگیرند. سایر عوامل خطر مرتبط با لوتئوما، حاملگی چند قلویی، سن بالای مادر و قومیت آفریقایی-کارائیبی است.
تشخیص

لوتئوما اغلب پیشاز زایمان تشخیص داده نمی‌شود. بیشتر لوتئوماها در حین جراحی در صورت انجام عمل سزارین یا انجام برخی جراحی‌های دیگر کشف می‌شوند. تشخیص قبل از زایمان به دلایل زیادی مؤثر نیست. برخی از آزمایش‌هایی که می‌توان قبل از زایمان انجام داد، میزان تستوسترون خون را اندازه‌گیری می‌کند. با این حال، این روش، گام تشخیصی چندان مفیدی نیست زیرا بارداری‌های طبیعی هم مقادیر تستوسترون را افزایش می‌دهد. برای تعیین اینکه آیا جنین در معرض تستوسترون قرار دارد یا نه، روشی تشخیصی مفید ردگیری تستوسترون در جفت جنین و بند ناف است. جفت مکانیسمی برای تبدیل هورمون‌های مادر به هورمون‌های مورد نیاز جنین دارد. اگر میزان تستوسترون در بند ناف بیشتر از حد طبیعی باشد، باید نوع ژن جنین مشخص شود تا ببینیم جنین مذکر است یا ماده. اگر جنین دختر باشد، سطح بالای تستوسترون در بند ناف می‌تواند نشانه ای از وجود لوتئوم باشد. انجامِ ایمن و بی خطر این روش تنها زمانی مقدور است که جنین تحت تمایز جنسی قرار گرفته است (جنسیت جنین مشخص شده) و در این زمان، آسیب هورمونی قبلاً وارد شده‌است.
مدیریت درمانی

در حال حاضر هیچ درمانی برای لوتئوما در دسترس نیست. اگر علائم مردانگی در مادر مشهود باشد، لوتئوما از طریق سونوگرافی قابل تشخیص است. جنین را می‌توان از نظر نوع ژن مورد آزمایش قرار داد و اگر جنین دختر باشد و سطح تستوسترون در بند ناف بالا باشد، می‌توان خطرات مردانه شدن جنین را در مد نظر قرار داد. برای تغییر پیامدهای نهایی نمی‌توان کاری کرد، اما خطرات بالقوه را می‌توان تجزیه‌وتحلیل و والدین را برای این پیامدها آماده نمود. پس از زایمان، تومور لوتئوما به خودی خود پسرفت می‌کند و پس از اتمام زایمان، تنها لازم است مادر تحت نظر باشد. بسته به جنسیت جنین، زمان مواجهه با هورمون‌ها و مدت زمان مواجهه جنین با هورمون، والدین ممکن است نیازمند تصمیم‌گیری دربارهٔ جنسیت جنین باشند و اینکه می‌خواهند آیا کودک‌شان را به‌عنوان پسر یا دختر تربیت کنند. بسته به جنسیتی که قرار است کودک بر اساس آن تربیت و بزرگ شود، ممکن است انجام جراحی ضروری باشد.
فهرست استانداران ایران در دولت چهاردهم

این نوشتار، فهرست استانداران ایران در دولت چهاردهم (اکنون–۱۴۰۳) به ریاست‌جمهوری مسعود پزشکیان است.
به گفتهٔ اسکندر مؤمنی، وزیر کشور، گزینش استانداران مبنی بر گرایش‌های سیاسی نیست بلکه «مردم‌داری، توانمندی و کارآمدی» آن‌ها و «رفع مشکلات مردم» اولویت دارد.
بوزنجان

بوزنجان (بِزِنگون به گویش محلی) روستایی از توابع بخش بیضا   دارای طبیعتی بسیار دنج، پوشش گیاهی متنوع درختان بلوط و جغرافیایی استثنایی که درگذشته انواع مختلف گوزن‌ها، پلنگ ایرانی، نمونه‌های متنوع پرندگان وسایر جانداران درکوههای آن زندگی می‌کردند که بعلت شکاربی رویه درگذشته نسل گوزن‌های آن منقرض شده‌است .براساس گفته‌های قدیمیان ده درخانه‌های خود هروز شاهد دیدن گله‌های گوزن در حال چرا دردامنه کوه بوده‌اند. 
این روستا در دره ای در حصار دو کوه ،که به مرتفع‌ترین نقطهٔ کوه شمالی و در اصلاح محلی "بر آفتاب"،"چل چهار قلا(چهار کلاغ)"هست و معبر امام زاده ای با نام "شاه سفید پوش"در دامنهٔ این کوه قرار دارد .
از جنوب و در اصطلاح محلی"نصحه"به کوه‌های سرد سیری محاط هست که "تل قلعه"که قدمتش به دوران ساسانیان بر می‌گرددنیز در دامنهٔ این کوه قرار دارد، محاط شده‌است.
گفتنی ست بوزنجان به بزمگاه  بزرگان نیز شهرت داشته و در زمان ساسانیان چراه گاه یی مناسب برای سران حکومتی بوده، چنان که به نقل از برخی چوپان محلی در کوه‌های این منطقه تیرهای آهنی مخصوص کمان تیر اندازی نیز یافت شده‌است آثاری از چندین آسیاب قدیمی نشان از رونق و آبادانی این روستا درگذشته دارد.
بوزنجان به دو بخش سفلی و علیا تقسیم شده و گویش ساکنین این منطقه تاجیک و ترکی میباشد.اما مردم محله، خود را تاجیک (فارس) میدانند. قسمت سفلای آن 7 کلومترآنطرفتر و به طرف شرق علیا هست و در حدود 60 سال پیش به فرمایش حاج فرج اله خان کشکولی  ، خان  محل توسط ساکنین علیا ساخته و بخشی از ساکنین علیا بالاجبار به این بخش مهاجرت کردند. از جاهای دیدنی بوزنجان، برم جِنی، تل قلعه و به ویژه دره برم شیر است.
اسکوتر

برای دیگر کاربردها، اسکوتر (ابهام‌زدایی) را ببینید.
یک بچه در حال اسکوتربازی
اسکوتر بزرگ‌سالان
اسکوتر یک وسیلهٔ نقلیه خیابانی است که با نیروی انسان حرکت می‌کند و دارای فرمان، عرشه و چرخ است. اسکوتر با فشار پای راکب به حرکت در می‌آید. امروزه معمول‌ترین اسکوترها از آلومینیوم، تیتانیوم و فولاد ساخته می شوند.
مدل‌ها > اسکوترهای حرفه‌ای

اسکوترهایی که برای ورزش‌های پرتحرک استفاده می‌شوند به عنوان اسکوترهای حرفه‌ای شناخته می‌شوند.   این اسکوترها به طور خاص طراحی شده‌اند تا مقاومت در برابر آسیب‌ها هنگام انجام حرکات و جهش‌ها را داشته باشند. بسیاری از برندها در اسکوترهای ترفند و لوازم جانبی آن تخصص دارند، شامل قطعات سبک و بسیار مقاوم، کلاه ایمنی، پد، رمپ، واکس، نوار چسبی، دسته‌ها، بلبرینگ‌ها و پوشاک.
مدل‌ها > اسکوترهای برقی

مدل‌های برقی در اوایل دهه ۲۰۰۰ محبوب‌تر از معادل‌های بنزینی خود شدند.  این مدل‌ها اغلب برای اجاره تولید می‌شوند، مثلاً اسکوترهای برقی لایم.
اسکوترهای برقی با موتور الکتریکی به حرکت در می‌آیند.  قدرت الکتریکی به موتور از باتری تامین می‌شود که زیر پلتفرم، روی فرمان یا در ناحیه چرخ جلویی نصب شده است.  در اکثر مدل‌ها از باتری‌های لیتیوم-یونی استفاده می‌شود و ویژگی‌های آنها در واحد ولت (معمولاً ۴۸ ولت) و آمپر-ساعت (آه) بیان می‌شود، که عملکرد می‌تواند با ضرب ولتاژ در آمپر/ساعت به وات/ساعت محاسبه شود. برای آن‌که طول عمر باتری افزایش یابد بهتر است آن را نه خیلی پر و نه خیلی خالی نگهداری کنید. در حالت ایده‌آل، باتری را در حدود ۱۰-۹۰٪ شارژ نگهداری کنید.
مدل‌ها > تایرهای پنوماتیک

قبل از اینکه دوچرخه‌ها در میان کودکان محبوب شوند، اسکوتری‌های فلزی با دو چرخ کوچک دوچرخه‌ای رایج‌تر بودند.   حدود سال ۱۹۸۷، بسیاری از تولیدکنندگان BMX اسکوتری‌های مشابه BMX می‌ساختند مثلاً Scoot. این تولیدکنندگان به ساخت اسکوترها خاتمه دادند، اما برخی از تولیدکنندگان اسکوتر در سال‌های بعد ظهور کرده‌اند و به عملکرد خود ادامه می‌دهند. این اسکوتری‌ها همچنان در مناطق شهری پرتراکم برای مصارف خانگی استفاده می‌شوند، زیرا سریع‌تر از اسکوترهای تاشو هستند. برخی از آنها برای حرکت در خارج از جاده طراحی شده‌اند و به اسکوترهای کوهستان معروف هستند.
گوشت‌خوارسانان

با گوشت‌خوار اشتباه نشود.
| گوشت‌خوارسانان محدودهٔ زمانی: ۴۲ تا ۰ میلیون سال پیش  PreЄ Є O S D C P T J K Pg N      ائوسن میانی تا دوران اخیر | گوشت‌خوارسانان محدودهٔ زمانی: ۴۲ تا ۰ میلیون سال پیش  PreЄ Є O S D C P T J K Pg N      ائوسن میانی تا دوران اخیر |
| --- | --- |
سمت راست سگ‌سانیان و سمت چپ گربه‌سانیان: سمت راست سگ‌سانیان و سمت چپ گربه‌سانیان
رده‌بندی علمی: رده‌بندی علمی
فرمانرو:: جانوران
شاخه:: طنابداران
رده:: پستانداران
فرورده:: جفت‌داران
بالاراسته:: لوراسیاددان
راسته:: Carnivora بودیش، ۱۸۲۱
زیرراسته‌ها: زیرراسته‌ها
 گربه‌سانیان  سگ‌سانیان:  گربه‌سانیان  سگ‌سانیان
راستهٔ گوشت‌خوارسانان (به لاتین: Carnivora) شامل دست کم ۲۸۲ گونه از پستانداران و برگرفته از واژه گوشت‌خوار است. این راسته پنجمین راستهٔ پستانداران از نظر تعداد گونه‌ها و یکی از موفق‌ترین آن‌ها است. بزرگی اندازه این جانوران محدوده‌ای از ۲۵ گرم تا ۵۰۰۰ کیلوگرم دارد. طول برخی گونه‌های آن‌ها مانند راسوی کوچک تنها ۱۱ سانتی‌متر و در گونهٔ فک فیلی جنوبی تا ۶/۴ متر می‌رسد. راستهٔ گوشت‌خوارسانان به دو زیرراسته گربه‌سانیان و سگ‌سانیان تقسیم می‌شود.
این راسته شامل پستاندارانی است که دارای دندان نیش بلند و دندان‌های گوشت‌بر آسیا و پیش آسیا با لبه‌های برنده و تیز هستند. گربه‌سانان بیشترین عادت گوشت‌خواری را داشته و اندام‌های آنان جهت ردیابی و شکار حیوانات تخصص یافته‌تر است. خرس‌ها بیشتر تمایل به همه‌چیزخواری و حتی برخی از گونه‌ها مانند پاندا رژیم غذایی گیاه‌خواری دارند و به همین جهت دندان‌های گوشت‌بر همه آن‌ها به استثنای یک گونه یعنی خرس قطبی نسبتاً کوتاه و نامشخص است. سمورها، راکون‌ها، گربه‌ها، سگ‌ها، خرس‌ها و کفتارها,ببرها,یوزپلنگ ها از جمله جانورانی هستند که راسته گوشت‌خوارسانان را تشکیل می‌دهند.
مولد اعداد شبه تصادفی

مولّد اعداد شبه تصادفی (انگلیسی: Pseudorandom number generator)، که به مولد قطعی (deterministic) اعداد شبه تصادفی نیز، معروف است، الگوریتمی است که دنباله‌ای از اعداد را که با تقریب خوبی تصادفی هستند، تولید می‌کند. در واقع دنبالهٔ تولیدشده، واقعاً تصادفی نیست، بلکه به‌طور کامل قابل پیش‌بینی، و از روی حالت اولیهٔ الگوریتم، قابل محاسبه است.
مولدهای اعداد تصادفی، مهم و کاربردی هستند. علت کاربرد گستردهٔ آن‌ها، توانایی تولید دوبارهٔ اعداد تولیدشدهٔ قبلی و سرعت بالای تولید است. برای همین، از این الگوریتم‌ها در شبیه‌سازی‌ها (مثلاً روش مونت‌کارلو)، رمزنگاری، و بازی‌های کامپیوتری بسیار استفاده می‌شود. بیشتر الگوریتم‌های رمزنگاری نیاز دارند که خروجی‌شان غیرقابل پیش‌بینی باشد و این امر جز با استفاده از اعداد شبه تصادفی، میسر نمی‌شود.
در حالت کلی، بررسی‌های دقیق ریاضی لازم است تا تضمین شود که الگوریتمی، اعدادی تولید می‌کند که تا حد معقولی تصادفی هستند. جان فُون نُویمان به سوءبرداشت از الگوریتم‌های تولیدکنندهٔ اعداد تصادفی، اشاره کرده‌است و هشدار داده که همواره باید به تفاوت آن‌ها توجه کرد.
مشکلات بالقوه با مولدهای قطعی

تجربه نشان می‌دهد خروجی‌های تولیدشده، به علت خطاهای موجود، راضی‌کننده نیستند و تعداد کمی از تست‌های آماری را به خوبی می‌گذرانند. می‌توان به تعدادی از این نقص‌ها، اشاره کرد؛
برای بعضی از حالات اولیه، دوره تناوب کمتر از حد انتظار است.
در دنباله‌های بزرگ تولیدشده، توزیع یکنواخت حاصل نمی‌شود.
خودهمبستگی اعداد تولیدشده کاملاً محسوس است.
فاصلهٔ بعضی مقدارهای خاص، در دنبالهٔ تولید شده، با حالت مشابه تصادفی خود، بسیار اختلاف دارد.
مولدهای اعداد شبه تصادفی نقص‌های زیادی داشتند از نقص‌هایی که زیاد قابل توجه نبود گرفته تا نقص‌های بسیار آشکار. برای مثال RANDU که یک الگوریتم تولید اعداد تصادفی است که دهه‌ها برای رایانه هایmainframe استفاده می‌شد. این الگوریتم نقص‌های فراوانی داشت، با این وجود برای مدت بسیاری طولانی این نقص‌ها کشف نشدند.
در بسیار از زمینه‌ها، تحقیقاتی قبل از قرن بیست و یکم صورت گرفت که در آنها به انتخاب تصادفی یا شبیه‌سازی مونت کارلو متکلی بوده‌اند یا به روش‌های دیگر وابسته به PRNGها بودند. در این موارد اطمینان بسیار کمتر از حالتی است که از PRNG (مولدهای اعداد شبه تصادفی)های بی کیفیت استفاده شود. حتی امروزه، برای احتیاط لازم است، هشداری که در زیر نشان داده شده‌است که در دایرةالمعارف بین‌المللی علوم آماری ۲۰۱۰ آمده‌است را نیز جدی گرفت.
مواردی از مولدهایی که باید بلااستفاده شوند و دور ریخته شوند بسیار بیشتر از مولدهایی های خوب است؛ بنابراین به فروشندگان نرام افزار بدون آگاهی اعتماد نکنید. RNG پیش فرض نرم‌افزار مورد علاقهٔ تان را بررسی کنید. همچنین در صورت نیاز برای تعویض آن آماده باشید. این توصیه بارها طی ۴۰ سال اخیر صورت گرفته‌است. امروز به‌طور شگفت‌آوری همان اندازه مرتبط و لازم است.
برای درک بهتر، زبان‌های برنامه‌نویسی را که به‌طور گسترده استفاده می‌شود را درنظر بگیرید. از سال ۲۰۱۷، جاوا هنوز برای تولید اعداد تصادفی، به یک مولد خطی سازگار (LCG)که کیفیت پایینی دارد، متکی است.
یکی از مولدهای اعداد شبه تصادفی شناخته شده برای جلوگیری از بروز مشکلات بنیادی و همچین داشتن قابلیت اجرای نسبتاً سریع، مرسن توئیستر (در ادامه مورد بحث است) بود که در سال ۱۹۹۸ منتشر شد. سایر مولدهای تولید اعداد شبه تصادفی که کیفیت بالاتری در جهات محاسبات و کارایی آماری داشتند، قبل و بعد از این تاریخ توسعه یافتند. این موارد را لیست مولدهای اعداد شبه تصادفی یافت.
مولد برمبنای بازگشتی‌های خطی

در نیمهٔ دوم قرن بیستم، الگوریتم‌های کلاس استانداری که برای PRNGها استفاده می‌شد، مولدهای سازگار خطی را تشکیل می‌داد. کیفیت LCGها کافی نبود اما روش‌های بهتری نیز وجود نداشت.Press et al در سال ۲۰۰۷  نتایج را اینگونه توصیف می‌کند: «اگر تمامی مقالات عملی ای که به علت LCG‌ها و موارد مرتبط در شک و شبه هستند، ناپدید شوند، در هر قفسهٔ کتابخانه‌ها شکاف‌های بزرگی به‌وجود خواهد آمد.»
هنگامی پیشرفت اصلی در ساخت مولدهای اعداد شبه تصادفی به‌وجود آمد که تکنیک‌های مبتنی بر بازگشت خطی پدیدآمدند. چنین ژنراتورها مربوط به رجیسترهای تغییر فیدبک خطی هستند.
هنگامی پیشرفت اصلی در ساخت مولدهای اعداد شبه تصادفی به‌وجود آمد که تکنیک‌های مبتنی بر بازگشت خطی پدیدآمدند. آنها مولدهایی هستند که دارای ثبات (رجیستر)های تغییر بازخورد خطی اند.
به‌طور ویژه اختراع مرسن چرخان، در سال ۱۹۹۷، از بسیار از مشکلات مولدهای پیشین جلوگیری کرد. مرسن چرخان دوره ای از   2^{19937}-1 تکرار (≈۴٫۳×106001)را دارد که ثابت شده‌است در ۶۲۳ بعد (برای اعدا ۳۲ بیتی) توزیع شده‌است. در آن زمان این شیوه از سایر مولدهای آماری سریع تر بود.
در سال ۲۰۰۳، جورج Marsaglia خانوادهٔ مولدهای xorshift را که مجدداً بر اساس بازگشت خطی بود معرفی کرد. چنین مولدهایی بسیار سریع هستند و به همراه عملیات‌های غیرخطی آزمایش‌های آماری قوی و سختی را پشت سر گذاشتند.
در سال ۲۰۰۶ خانوادهٔ مولدهای WELL توسعه یافتند. مولدهای خانوادهٔ well کیفیت مرسن توئیستر را در برخی جنبه‌ها بهبود دادند. Mersenne Twister دارای فضای حالتی بسیار بزرگ و سرعت بازیابی کمی بود که این بازیابی کند در فضاهای حالتی که تعداد زیادی صفر داشتند رخ می‌داد.
مولدهای شماره شبه تصادفی با رمزنگاری ایمن

PRNG مناسب برای کاربردهای رمزنگاری، یک PRNG با رمزنگاری ایمن (CSPRNG) نامیده می‌شود. یک الزام برای CSPRNG این است که طرفی که seed را نداند، تنها شانس بسیار ناچیزی برای تشخیص و تمایز توالی خروجی مولد از یک دنباله تصادفی دارد. به عبارت دیگر، در حالی که یک PRNG فقط باید آزمون‌های آماری را پشت سر بگذارد، یک CSPRNG باید تمام آزمون‌های آماری محدود شده به زمان چند جمله ای را در اندازه seed را بگذراند. گرچه اثبات این خاصیت فراتر از توانایی فعلی نظریه پیچیدگی محاسباتی است، اما ممکن است با کاهش CSPRNG به مسئله ای که فرض بر آن است که از لحاظ محاسباتی سخت است، مانند فاکتورسازی عدد صحیح، شواهد محکمی بدست آید. به‌طور کلی، ممکن سالها بررسی برای اینکه یک الگوریتم به عنوان CSPRNG تأیید شود، مورد نیاز باشد.
برخی از کلاس‌های CSPRNG شامل موارد زیر است:
رمزهای دنباله ای
رمزگذارهای قالبی که در مدهای کاری رمزهای قطعه‌ای یا در حالت بازخورد خروجی عمل می‌کنند.
PRNGهایی که به‌طور خاص برای ایمن‌سازی رمزنگاری طراحی شده‌اند، مانند تابع رابط برنامه‌نویسی برنامه نویسی کاربرد رمزنگاری مایکروسافت CryptGenRandom، الگوریتم Yarrow (در سیستم عامل Mac X X و FreeBSD) و Fortuna
ترکیبی از PRNG که سعی در ترکیب چندین الگوریتم PRNG اولیه برای از بین بردن هرگونه عدم تصادف قابل تشخیص دارند.
طرح‌های ویژه مبتنی بر فرضیات سختی ریاضی: نمونه‌ها شامل مولد Micali-Schnorr , عملکرد شبه تصادفی Naor-Reingold و الگوریتم Blum Blum Shub، که یک اثبات امنیتی قوی را ارائه می‌دهند (چنین الگوریتم‌هایی نسبت به سازه‌های سنتی برای بسیاری از کاربردها نسبتاً کند و غیر عملی هستند)
PRNGهای عمومی: در حالی که نشان داده شده‌است که یک PRNG ایمن (رمزنگاری شده) می‌تواند به‌طور کلی از هر تابع یک طرفه ساخته شود، این ساختار عمومی در عمل بسیار کند است، بنابراین عمدتاً مورد توجه در موارد تئوری است.
نشان داده شده‌است که به احتمال زیاد آژانس امنیت ملی آمریکا یک درپشتی نامتقارن به NIST قرار داده بود. NIST مولد اعداد شبه تصادفی Dual_EC_DRBG را گواهی می‌کند.
اکثر الگوریتم‌های PRNG توالی‌هایی تولید می‌کنند که به طور یکنواخت توسط آزمون‌های گوناگون توزیع می‌شوند. این یک سؤال بدون پاسخ است، و یک موضوع اصلی برای تئوری و عمل رمزنگاری است که آیا راهی برای تمایز خروجی یک PRNG با کیفیت بالا از یک دنباله واقعاً تصادفی وجود دارد؟ در این تنظیم، تشخیص دهنده می‌داند که یا از الگوریتم شناخته شده PRNG استفاده شده‌است (اما نه وضعیتی که با آن آغاز شد) یا از یک الگوریتم واقعاً تصادفی استفاده شده‌است، و باید بین این دو تفاوت قایل شود. امنیت اکثر الگوریتم‌های رمزنگاری و پروتکل‌های با استفاده از PRNG برفرض آن بناشده اند که تشخیص استفاده از PRNG مناسب از استفاده از یک توالی واقعاً غیرممکن است. ساده‌ترین نمونه‌های این وابستگی، رمزنگاری‌های جریانی هستند، که (اغلب) با یای انحصاری بین متن ساده (رمزنشده) پیام و خروجی PRNG کار می‌کنند و متن رمزشده را تولید می‌کنند. طراحی PRNGهای مناسب از نظر رمزنگاری بسیار دشوار است زیرا آنها باید معیارهای بیشتری را رعایت کنند. اندازه دورهٔ تناوب آنها یک عامل مهم تعیین میزان مناسب بودن رمزنگاری یک PRNG است، اما به تنهایی کافی نیست.
معیارهای ارزیابی BSI

دفتر امنیت اطلاعات فدرال آلمان (Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik , BSI) چهار معیار برای ارزیابی کیفیت مولدهای اعداد تصادفی قطعی تعیین کرده‌است. این موارد به صورت زیر خلاصه می‌شوند:
K1 - احتمال متفاوت بودن اعداد متوالی تولید شده از یکدیگر، زیاد است.
K2 -اعداد متوالی تولید شده طبق آزمون‌های مخصوص آماری، از اعداد " واقعا تصادفی " قابل تشخیص نیست. این آزمون‌ها عبارتند از آزمون monobit (تعداد مساوی صفرها و یک‌ها در یک توالی)، آزمون poker (نمونهٔ خاص آزمون chi-square)، آزمون runs (تعداد دفعات اجرا در طول‌های متفاوت را محاسبه می‌کند)، آزمون Longruns (ارزیابی اینکه در ۲۰۰۰۰ بیت متوالی آیا بیشتر یا مساوی 34 run به‌وجود آمده‌است یا خیر)- از BSI و NIST، آزمون autocorrelation (آزمون همبستگی). در اصل این نیازمندی‌ها جهت ارزیابی کیفیت دنبالهٔ بیت‌ها هستند: آیا تعداد صفرها و یک‌ها اکثراً مساوی است؟ بعد از دنباله ای از صفرهای متوالی (یا یک‌های متوالی) بیت یک بعدی (یا صفر بعدی) با احتمال ۰٫۵ ظاهر می‌شود؟ آیا هر زیرمجموعهٔ انتخاب شده از بیت‌ها اطلاعاتی دربارهٔ بیت یا بیت‌های بعدی می‌دهند؟
K3 - برای مهاجمان در حالت واقعی و عملی، غیرممکن باشد که از هر زیرمجموعه از بیت‌ها هرگونه اطلاعی از مقادیر قبلی یا بعدی را محاسبه کند یا اینکه حالت فعلی مولد را تعیین کند.
K4 - برای هر منظور و هدف عملی غیرممکن باشد که مهاجم بتواند از حالت درونی مولد هرعدد قبلی در دنبالهٔ اعداد تولید شده یا حالت قبلی مولد را محاسبه کند یا حدس بزند.
برای کاربردهای رمزنگاری، فقط مولدهایی که موارد K3 و K4 را رعایت کنند، قابل قبول می‌باشند.
تعریف ریاضی

داده شده (در صورتی که)
P - توزیع احتمال  \left(\mathbb {R} ,{\mathfrak {B}}\right) (جایی که  {\mathfrak {B}} مجموعه استاندارد Borel بر روی خط واقعی است)
{\mathfrak {F}} - مجموعه ای غیر تهی از مجموعه‌های بورل  {\mathfrak {F}}\subseteq {\mathfrak {B}} ، به عنوان مثال  {\mathfrak {F}}=\left\{\left(-\infty ,t\right]:t\in \mathbb {R} \right\} . اگر  {\mathfrak {F}} مشخص نشده‌است، ممکن است یا   {\mathfrak {B}} باشد یا  \left\{\left(-\infty ,t\right]:t\in \mathbb {R} \right\} که بسته به متن تعیین می‌شود.
A\subseteq \mathbb {R}  - یک مجموعه غیر تهی (لزوماً یک مجموعه Borel). غالباً  Aیک مجموعه بین تکیه گاه P  و درون (توپولوژی) آن؛ به عنوان مثال، اگر  P توزیع یکنواخت در فاصله   \left(0,1\right] باشد،  A می‌تواند  \left(0,1\right] باشد. اگر  A مشخص نشده باشد، فرض بر این است که مجموعه ای است که همهٔ اعضایش در تکیه گاه P موجود اند و شامل توپولوژی اش می‌باشد.
ما یک تابع   f:\mathbb {N} _{1}\rightarrow \mathbb {R}  (جایی که  \mathbb {N} _{1}=\left\{1,2,3,\dots \right\} مجموعه اعداد صحیح مثبت است) را یک مولد عدد شبه تصادفی برای  P به طوری که  {\mathfrak {F}} مقادیر  A را می‌گیرد مینامیم اگر و تنها اگر
f\left(\mathbb {N} _{1}\right)\subseteq A
\forall E\in {\mathfrak {F}}\quad \forall 0<\varepsilon \in \mathbb {R} \quad \exists N\in \mathbb {N} _{1}\quad \forall N\leq n\in \mathbb {N} _{1},\quad \left|{\frac {\#\left\{i\in \left\{1,2,\dots ,n\right\}:f(i)\in E\right\}}{n}}-P(E)\right|<\varepsilon
( \#S نشان دهنده تعداد اعضای مجموعه متناهی S است)
می‌توان نشان داد که اگر  f مولد عدد شبه تصادفی برای توزیع یکنواخت بر روی بازهٔ  \left(0,1\right) باشد و اگر  F تابع توزیع تجمعی برای توزیع توزیع احتمالی داده شده   P  باشد، سپس  F^{*}\circ f مولد اعداد شبه تصادفی برای  P است، به طوری که  F^{*}:\left(0,1\right)\rightarrow \mathbb {R}  صدک   P است، یعنی  F^{*}(x):=\inf \left\{t\in \mathbb {R} :x\leq F(t)\right\} . به‌طور شهودی، یک توزیع دلخواه می‌تواند توسط یک توزیع استاندارد یکنواخت شبیه‌سازی شود.
رویکردهای اولیه

یکی از روش‌های اولیهٔ مبتنی بر کامپیوتر، به وسیلهٔ فُون نویمان در سال ۱۹۴۶ ارائه شد. این روش به روش «میان-مربع» (Middle-Square) معروف است («میانِ مربع» یا «مربعِ میانی» خوانده نشود)؛ یک عدد دلخواه در نظر گرفته، آن را به توان ۲ برسانید (مربع کنید)، ۴ رقم میانی آن را به عنوان یک عدد تصادفی جدید در نظر بگیرید و آن را به‌عنوان عدد بعدی در الگوریتم استفاده کنید و به این کار ادامه دهید.
مثلاً با شروع از عدد ۱۱۱۱، عدد ۱۲۳۴۳۲۱ حاصل می‌شود، که اگر آن را به صورت هشت رقمی بنویسیم، ۰۱۲۳۴۳۲۱ به دست می‌آید. عدد ۲۳۴۳ به عنوان یک عدد تصادفی به دست می‌آید. با تکرار این عمل روی ۲۳۴۳ به ۴۸۹۶ به عنوان عدد تصادفی بعدی خواهیم رسید. می‌توان همین روند را ادامه داد. اگر در روش اصلی از اعداد ۵ رقمی استفاده می‌شد، روند کاملاً مشابه می‌بود.
در این الگوریتم، پس از تعدادی مرحله به عددی تکراری خواهیم رسید. مشکل اینجاست که به‌ازای بعضی از اعداد ورودی، این اتفاق به سرعت می‌افتد. فون نویمان از این مشکل مطلع بود، اما روش ارائه‌شده برای کاربرد موردنظر، کافی بود.
فون نویمان، تولیدکننده‌های سخت‌افزاری اعداد تصادفی را غیرمناسب می‌دانست. چراکه اگر خروجی‌های تولیدشده ذخیره نمی‌شد، بعداً امکان بازتولید آن‌ها و تست‌کردن خطا وجود نداشت. در حالتی هم که خروجی‌ها را ذخیره می‌کردند، حافظه به هدر می‌رفت. اگر اعداد تولیدشده روی کارت پانچ ذخیره می‌شد، زمان خواندن و نوشتن آن‌ها طولانی می‌شد، درحالی‌که استفاده از روش «میان-مربع» سرعتی صدها برابر بیشتر از سرعت خواندن و نوشتن از کارت پانچ داشت.
از آن زمان، روش مربع میانی توسط مولدهای دقیق تر تعویض شد.
یک نوآوری تازه ترکیب مربع میانه با دنباله Weyl می‌باشد. این روش در مدت زمان طولانی تولید خروجی به کیفیت بالا دست میابد (رجوع کنید به توالی PRNG دنباله میدانی Weyl).