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रैंडम नंबर जनरेटर
अपने ब्राउज़र में तुरंत रैंडम नंबर जनरेट करें। रेंज, संख्या और फ़ॉर्मेट को कस्टमाइज़ करें। मुफ़्त, निजी, और कोई डेटा सर्वर को नहीं भेजा जाता।
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यादृच्छिक संख्या जनरेटर बिना किसी पूर्वानुमेय पैटर्न के एक निर्दिष्ट सीमा के भीतर संख्याएँ उत्पन्न करते हैं। सामान्य अनुप्रयोगों में पासा पलटना, लॉटरी नंबर चुनना, सांख्यिकीय कार्य के लिए नमूना लेना, परीक्षण डेटा तैयार करना और कोई भी संदर्भ जहां निष्पक्ष चयन की आवश्यकता होती है, शामिल हैं। यादृच्छिकता की गुणवत्ता स्रोत पर निर्भर करती है: कमजोर स्रोत ऐसे नंबर उत्पन्न कर सकते हैं जो यादृच्छिक दिखते हैं लेकिन पता लगाने योग्य पैटर्न होते हैं; मजबूत स्रोत परिष्कृत विश्लेषण के लिए भी अप्रत्याशित हैं।
यह जनरेटर सुरक्षा-प्रासंगिक उपयोगों के लिए ब्राउज़र के क्रिप्टोग्राफ़िक रूप से सुरक्षित यादृच्छिक स्रोत (window.crypto.getRandomValues) का उपयोग करता है, मनोरंजन उपयोगों के लिए वैकल्पिक Math.random फ़ॉलबैक के साथ जहां गति सुरक्षा से अधिक मायने रखती है। पासा पलटने, प्रतियोगिता चयन, या परिणामों को प्रभावित करने वाली किसी भी चीज़ के लिए, सुरक्षित स्रोत सही विकल्प है।
आउटपुट रेंज और गिनती कॉन्फ़िगर करने योग्य हैं। एक संख्या, एक साथ कई, या वैकल्पिक विशिष्टता (कोई डुप्लिकेट नहीं) के साथ एक अनुक्रम उत्पन्न करें। आउटपुट स्वरूपों में सादे नंबर, अल्पविराम से अलग की गई सूचियाँ और एक-प्रति-पंक्ति पाठ शामिल हैं।
कई छोटे निर्णय निष्पक्ष यादृच्छिक चयन से लाभान्वित होते हैं। किसी प्रतियोगिता के लिए विजेता चुनना, यह तय करना कि किस रेस्तरां में प्रयास करना है, परीक्षण मामलों के क्रम को यादृच्छिक बनाना, डेटासेट से पंक्तियों का नमूना लेना - सभी में एक यादृच्छिक संख्या जनरेटर द्वारा सुधार किया जाता है जो मानव पूर्वाग्रह को बाहर करता है।
सांख्यिकीय और वैज्ञानिक कार्य भी गुणवत्ता यादृच्छिकता पर निर्भर करते हैं। मोंटे कार्लो सिमुलेशन, ए/बी टेस्ट बकेट असाइनमेंट, टेस्ट इनपुट का रैंडमाइजेशन, और कई अन्य तकनीकों के लिए ऐसे नंबरों की आवश्यकता होती है जो अध्ययन की जा रही प्रणाली के लिए सांख्यिकीय रूप से समान और अप्रत्याशित हों।
सीमा निर्धारित करें और गिनती करें, उत्पन्न करें।
यादृच्छिक पूर्णांक पीढ़ी: क्रिप्टो.getRandomValues से एक यादृच्छिक बाइट (या शब्द) प्राप्त करें, मॉड्यूलो पूर्वाग्रह से बचने के लिए अस्वीकृति नमूनाकरण लागू करें, वांछित सीमा तक मैप करें। अस्वीकृति नमूने के बिना सादा मॉड्यूलो उन श्रेणियों के लिए मामूली पूर्वाग्रह पैदा करता है जो स्रोत की सीमा में समान रूप से विभाजित नहीं होते हैं; अस्वीकृति नमूनाकरण इससे बचता है।
पूर्वाग्रह-मुक्त एकसमान पूर्णांक पीढ़ी: यादृच्छिक बाइट उत्पन्न करें, यदि बाइट > फ़्लोर(256/रेंज) × रेंज है, तो अस्वीकार करें और पुनः प्रयास करें, अन्यथा बाइट मॉड रेंज लौटाएँ। अस्वीकृति दर औसतन अधिकतम 50% है, इसलिए अजीब श्रेणियों के लिए भी एल्गोरिदम व्यावहारिक रूप से तेज़ है।
Math.random बनाम क्रिप्टो.getRandomValues: Math.random तेज़ है लेकिन xorshift या समान PRNG का उपयोग करता है जिसका पर्याप्त आउटपुट दिए जाने पर अनुमान लगाया जा सकता है। क्रिप्टो.getRandomValues क्रिप्टोग्राफ़िक रूप से सुरक्षित है। गैर-सुरक्षा उपयोग (पासा, कैज़ुअल पिक्स) के लिए, कोई भी काम करता है; सुरक्षा के लिए क्रिप्टो का उपयोग करें।