乱数生成
その中でも光化学的カオスは、広帯域で振幅が大きいため、高速な乱数を物理的に生成できる可能性が高い。2013年にカオスレーザーを用いた高速リアルタイム物理乱数生成器のプロトタイプが作られた。
このエントロピー情報を収集する為、さまざまな方法が考案されてきた。その1つが、予測不可能なソースからのビデオストリームのフレームに対してハッシュ関数を実行する技術である。Lavarand氏は、多数の溶岩ランプの画像でこのテクニックを使用した。HotBits氏はガイガーミュラー計数管で放射性崩壊を測定し、Random.orgは通常のラジオで記録された大気中のノイズの振幅の変化を使用している。
一般的なエントロピー源は、システムを利用する人間の行動である。人間は、要求に応じてランダム性を生成するのに適していないが、混合戦略ゲームをする場面では、ランダムな動作をかなりうまく使い試合を展開する。セキュリティ関連のコンピューターソフトウェアの中には、ランダムキーの生成や擬似乱数ジェネレータの初期化に必要な十分なエントロピーを生成するために、ユーザに長時間のマウス操作やキーボード入力を要求するものがある。
乱数生成器は、ギャンブル、統計的サンプリング、コンピュータシミュレーション、暗号化、完全ランダム化設計等の予測不可能な結果を生成することが望ましい他の分野での使用が多い。一般的に、セキュリティのような予測不可能性を最重要機能とする用途では、必要な場合には、ハードウェア生成器が、一般的に擬似乱数よりも使用される。
擬似乱数は、モンテカルロ法によるシミュレーションを開発する際に非常に有用である。同じ種(シード。しばしばランダムシードと呼ばれる)から始めることで、同じ乱数列を再度実行することができ、デバッグが容易になるためである。暗号では、シードを秘密にし、また暗号的な強度のある乱数列生成器を使用する。送信者と受信者が同じシードを「鍵」として使用する(ストリーム暗号)。
擬似乱数の生成は、コンピュータ・プログラミングにおいて重要かつ一般的な作業である。暗号技術や他の数値アルゴリズムでは非常に高度な見かけ上のランダム性が要求されるが、多くの演算では、ある程度の予測不可能性があればよい。簡単な例としては、ユーザーに「今日のランダムな言葉」を提示したり、コンピューターゲームでコンピューター制御の敵がどちらに動くかを決定したりすることがある。アルゴリズムの視点からは、ハッシュ関数には用途により弱いあるいは強いランダム性が必要であり、乱択アルゴリズムではランダムさの品質が結果に影響することがある。
一見するとランダム化に適しているように見えるアプリでも、実際にはそれほど完全な乱数ではない。例えば、BGMシステムのために音楽トラックを「ランダムに」選択するシステムなどが例である。