Rastgele veya rastgelelik kavramı uzun yıllardır filozofları, bilim insanlarını, istatistikçileri ve uzman olmayan diğer insanları üzerine düşündüren bir konu olmuştur. Verilerin rastgele olmasının ne anlama geldiği ve olasılığın doğası hakkında farklı düşünceler ortaya atılmıştır. Örneğin, gezegenlerin hareketleri başlangıçta rastgele ve tesadüfi gibi görünse de ilk astronomlar gezegenlerde bir düzen keşfederek tahminler yapabilmişlerdir.
Random (Rastgele), rastgelelik kavramı ile ilişkili olarak, tahmin edilemezlik, tesadüfilik ve belirsizlik gibi anlamları ifade etmek için kullanılabilir. Bilgisayar biliminde, genellikle rastgelelikle ilişkilendirilen işlemleri ifade etmek için kullanılan bir kavramdır. Gerçek rastgelelik zor sağlanabilen bir özellik olarak kabul edilir çünkü bilgisayarlar aslında deterministik işlemler gerçekleştirirler. Bu nedenle, çoğu durumda, programlama dillerindeki random fonksiyonları pseudorandom sayılar üretir.
Pseudorandom sayılar, tamamen rastgele olmayan fakat rastgele gibi davranan sayılara verilen isimdir. Pseudorandom sayılar incelendiğinde aralarında kolaylıkla bir ilişki bulunmayan sayıları gösterir. Sayı üreticisi tarafından üretilirler ve bu sayılar, bir başlangıç noktası olarak kullanılan bir tohum değerine (seed value) dayalı olarak oluşturulurlar.
Pseudorandom sayılar, birçok uygulamada kullanılır. Örneğin, oyun geliştirme, kriptografi, simülasyonlar, istatiksel analiz ve testler gibi alanlarda kullanılır. Ancak güvenlik açısından kritik uygulamalar için, gerçek rastgele sayılar üreten donanımsal veya fiziksel kaynaklar tercih edilmesi önerilir.
Pseudorandom Nasıl Üretilir?
Pseudorandom kavramı, bilgisayar biliminde kullanan bir kavramdır. Bilgisayarlar aslında gerçekten rastgele sayılar üretmezler çünkü bilgisayarların içerdiği algoritmalar deterministik işlemlerdir. Pseudorandom sayı üretimi, bu deterministik algoritmaların başlangıç noktası olan bir tohum değeriyle çalışmasını sağlar. İlk tohum değeri verildiğinde, algoritma tarafından üretilen sayılar birbirini takip eder ve ardışık olarak elde edilen sayılar birbirinden bağımsız ve rastgele gibi görünür.
Pseudorandom Üreticisi (PRG) Uygulaması Nedir?
Günümüzde, çoğu işletim sistemi ve çeşitli programlama dilleri için kullanılan pseudorandom üreticisi benzer davranışlar sergiler. Pseudorandom üreticisi, genellikle Linux gibi sistemlerde veya ilgili programlama dili kütüphanelerinde bulunur. PRG’lerin çalışma mantığı genellikle şu adımları içerir:
Pseudorandom üreticisi ilk adımda, bir başlangıç noktası veya tohum değeri belirler. Tohum değeri, pseudorandom üreticisinin dahili durumunu başlatır. Bu değer genellikle sistem saatinden, zaman damgalarından veya diğer rastgele kaynaklardan elde edilen bilgilere dayanabilir. Artından üretici çalışırken, dahili durum sürekli olarak değiştirilir ve karıştırılır. Bu durum üretilecek pseudorandom sayılarını etkiler. Karıştırma işlemi, mümkün olduğunca rastgele çıktı dizileri üretmek için dahili durumu kullanır ve çeşitli harici ve rastgele girdi verilerine dayanabilir. Örneğin, bir kullanıcının klavye ve fare kullanımı, ağ trafiği, donanım kesintileri ve diğer dış türleri gibi faktörler bu karıştırma sürecinde kullanılabilir.
Pseudorandom üreticisinin dahili durumu sürekli olarak değişir ve bu değişiklikler, üretilen çıktı verilerinin istatiksel analizlerine karşı mümkün olan en iyi korumayı sağlamak amacıyla gerçekleştirilir.
Pseudorandom Üreticisi (PRG) Çıktı Kalitesi Nasıl Değerlendirilir?
Pseudorandom üreticisinin gereksinimlerini tanımlayan birçok standart bulunur.
Pseudorandom üreticisinin kalitesini değerlendirmek için kullanılabilecek çeşitli istatistiksel testler mevcuttur. Bu testler, üretilen dizilerin rastgelelik ve tahmin edilebilirlik özelliklerini kontrol etmek amacıyla uygulanır. Bazı örnek istatistiksel testler şunlardır:
- Bit sayısı testi
- Çift 00 sayısı testi
- En uzun seri testi
Bit Sayısı Testi
Üretilen dizideki 1 bit sayısı, 0 bit sayısına yakın olmalıdır. Yani, bitlerin yaklaşık olarak eşit dağılım göstermesi beklenir.
Çift 00 Sayısı Testi
Üretilen dizideki ardışık 00 çiftlerinin sayısı, tüm bitlerin dörtte birine veya daha azına eşit olmalıdır. Bu, bir düzensizlik veya patern olmadığını gösterir.
En Uzun Seri Testi
Üretilen dizideki en uzun sıfırlar veya birler dizisinin uzunluğu, matematiksel tahminlere benzer olmalıdır. Yani, öngörülebilir bir yapıdan ziyade, rastgele uzunluklar göstermelidir.
Bu istatistiksel testler, pseudorandom üreticisinin çıktı dizilerinin rastgelelik özelliklerini değerlendirmek için kullanılır. Bu testler, üretecinin istenilen rastgelelik standartlarını karşılamasını sağlamak ve güvenlik veya istatistiksel analiz gibi uygulamalarda güvenilir sonuçlar elde etmek için önemlidir.
Random ve Pseudorandom Arasındaki Farklar Nelerdir?
Random ve pseudorandom kavramları rastgelelikle ilişkilendirilen farklı anlamları ifade eder. Random, gerçek rastgeleliği ifade eder. Bir olayın veya bir sonucun gerçekten rastgele olduğu durumu gösterir. Random, tamamen tahmin edilemez, belirsiz ve herhangi bir düzen veya öngörülebilirlik göstermeyen bir durumu ifade eder. Örneğin, bir zar atıldığında, zarın hangi sayıyı göstereceği randomdur.
Pseudorandom, matematiksel algoritmalar ve başlangıç değeri kullanılarak üretilen bir dizi veriyi ifade eder. Pseudorandom sayılar, gerçek rastgelelikten yoksun olabilir ancak istenilen seviyede rastgelelik benzeri davranışlar sergiler. Özetle, random, gerçek bir rastgeleliği ifade ederken; pseudorandom, rastgelelik kavramına benzer davranır.
