Jaapani teadlased püstitasid juhuslike arvude loomise kiirusrekordi

Füüsikalisi protsesse arvutil simuleerides soovitakse ikka saavutada tulemuse võimalikult täpset vastavust tegelikkuses mõõdetule. Kummatigi läheb täpse ja korrektse tulemuse saamiseks tihti tarvis täiesti juhuslikke arve, teatas Eesti Füüsika Seltsi portaal fyysika.ee.

Monacos asuva kasiino järgi nime saanud Monte Carlo meetoditega simuleeritakse näiteks õhu liikumist lennukitiibadel, aga ka paljusid teisi protsesse, mille puhul analüütiline lahendamine käib arvutitel üle jõu. Vajalikud juhuslikud arvud tekitab harilikult vastav algoritm ja kasutab selleks etteantud nn. seemet (i.k. seed) ehk algsisendit. Juhuslikkuse tagamiseks seostatakse seeme lihtsamal juhul näiteks kellaaja või mõne kõrvalise protsessiga. Niisugused algoritmid annavad küll juhuslikke arve, kuid need hakkavad teatud intervalli järel korduma, kusjuures sama seemne korral saadakse sama arvujada. Mõnel puhul on see kasulik, näiteks kui sama simulatsiooni on mingil põhjusel vaja samal kujul korrata. Teistel juhtudel - krüptograafias ja algarvude kontrollimisel  - on aga tähtis, et kasutatav arvujada oleks täiesti juhuslik. Niisugustel puhkudel kasutatakse sageli füüsikalisi müra allikaid. Internetist võib leida teenuseid, kus juhuslikke arve genereeritakse näiteks atmosfäärifotodest.

Mahukatel arvutustel on lisaks juhuslikkusele oluline ka arvude loomise kiirus ja see on siiani füüsikaliste müra allikate peamiseks puuduseks. Jaapani teadlased kasutasid ajakirjas Nature Photonics kirjeldatud töös kahte pooljuhtlaserit ja muutsid nende kaootilise valgussignaali fotodetektori abil elektriliseks, mis omakorda muundati digitaalseks signaaliks ehk arvujadaks. Sel moel saadud arvud vastasid autorite sõnul kõigile olulistele juhuslikkuse matemaatilistele kriteeriumitele. Samas ületas arvude loomise kiirus, 1.7 gigabitti sekundis, senist rekordit füüsikalise protsessi mõõtmisest pärinevate juhuarvude tekitamisel umbes kümnekordselt.

Allikas: physorg.com: Semiconductor Lasers Generate Better Random Numbers

Kui sulle see lugu meeldis, siis toeta sõltumatut rohelist meediat   Anneta