Random PaГџwort Generator

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We cannot talk about the unpredictability of a single number, since that number is just what it is, but we can talk about the unpredictability of a series of numbers number sequence.

If a sequence of numbers is random, then you should not be able to predict the next number in the sequence while knowing any part of the sequence so far.

Examples for this are found in rolling a fair dice, spinning a well-balanced roulette wheel, drawing lottery balls from a sphere, and the classic flip of a coin.

No matter how many dice rolls, coin flips, roulette spins or lottery draws you observe, you do not improve your chances of guessing the next number in the sequence.

For those interested in physics the classic example of random movement is the Browning motion of gas or fluid particles.

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However, one will only partially be true, since a dice roll or a coin flip is also deterministic, if you know the state of the system.

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A pseudo-random number generator PRNG is a finite state machine with an initial value called the seed [4]. Upon each request, a transaction function computes the next internal state and an output function produces the actual number based on the state.

A PRNG deterministically produces a periodic sequence of values that depends only on the initial seed given. An example would be a linear congruential generator like PM Thus, knowing even a short sequence of generated values it is possible to figure out the seed that was used and thus - know the next value.

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