在现实生活中，我们经常需要使用到随机数，比如设置密码、抽奖、加密等。但如何生成具有高度随机性的数字呢？这是一项比较复杂的任务，需要结合数学、计算机科学等多个领域的知识。

一、伪随机数生成器

在计算机中，我们通常采用伪随机数生成器来产生随机数。所谓“伪随机数”，是指不是真正的随机数，而是通过某种算法产生的数列。这些数列有着类似于真正随机数的特点，可以用来满足一般的应用需求。

常见的伪随机数生成器有：线性同余法、梅森旋转算法、Mersenne Twister算法等。

线性同余法是一种最简单也最常见的伪随机数生成算法。它的基本思想是根据上一个随机数生成下一个随机数。具体实现方法为：设a、b、m和X0是整数，其中0＜a＜m，0≤b＜m。产生随机数的公式为Xi+1=(aXi+b) mod m。

该方法的缺点在于：由于随机数的生成完全依赖于上一个随机数，因此会出现周期性，即生成的数列会在一定的周期后重复。这可能会导致产生的随机数不够随机，容易被攻击者预测。

梅森旋转算法是一种基于2的幂次方的伪随机数生成算法。它的基本思想是通过改变种子值的2进制位的顺序，不断产生新的随机数。该算法产生的随机数具有较高的随机性和周期性。不过，由于该算法涉及到位运算，因此对计算机的处理能力要求较高。

Mersenne Twister算法是一种目前被广泛使用的伪随机数生成算法。它的特点在于：产生的随机数具有很长的周期、均匀分布性和高度随机性。这种算法的实现过程比较复杂，适合于输出用于模拟和研究等高难度要求的数据。

二、生成器的种子

在伪随机数生成过程中，种子值是产生随机数的重要参数。种子值越随机，生成的随机数就越随机。

在计算机中，我们通常将时间、毫秒数、进程号等值作为种子值来产生随机数。这些值是不断变化的，产生的随机数也就具有了一定的随机性。

此外，还可以通过硬件设备如麦克风、摄像头等来获取噪声值，将其作为种子值。这种方法生成的随机数更加随机，但是需要占用大量的计算资源，且实现起来比较困难。

三、应用举例

随机数生成器广泛用于计算机系统中的密码学、模拟系统、多人游戏等领域。

在密码学中，随机数充当密码的代表，而生成的密码取决于种子的选择。如果攻击者能够预测种子的值，那么密码也就不再安全。因此，生成器必须足够安全、抗攻击。

在模拟系统中，随机数被广泛应用于模拟随机事件，如模拟人口增长、股票价格波动等。如果生成的随机数不够随机，可能会导致模拟的结果出现错误。

在多人游戏中，随机数用于实现游戏中的随机事件，如掷骰子、抽奖等。如果生成的随机数被玩家预测，那么游戏就会失去公正性。

总的来说，随机数是计算机中的重要组成部分，对计算机的安全性和应用性都有着重要的影响。因此，生成器的安全性、均匀分布性、高度随机性等指标都是非常重要的。随着计算机技术的不断发展，我们相信随机数生成器的性能和应用将不断得到优化和扩展。