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    On 10.09.2020
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    Die Punkte beider Karten werden nach gewissen Regeln zusammengezählt und sollten möglichst nahe an neun Punkten liegen. Das Spiel ist so zufällig, dass die Bank nur einen geringen Vorteil gegenüber des Spielers hat.

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    Eine Simulation dient dazu, ein bestimmtes Verhalten aus der Wirklichkeit in einem Modell abzubilden. Die Einflussfaktoren können während einer Simulation exakt geregelt und auf das Wesentliche beschränkt werden.

    Dadurch können Vorgänge im Modell gemessen und analysiert werden, welche im echten System zu komplex für eine verlässliche Messung sind.

    Häufig kommt es jedoch vor, dass eine Simulation mit zufällig eintretenden Ergebnissen arbeiten muss. Würde man alle Vorgänge exakt vorgeben, so würde das zu einer Verfälschung der Messwerte führen.

    Zufallsgeneratoren tragen also auch zu wesentlichen technologischen Errungenschaften, Gesundheit und Forschung bei:.

    Häufig werden auch Wahrscheinlichkeiten von Ergebnissen mit mehreren Faktoren berechnet. Etwa, wie wahrscheinlich ist es, dass ein zufällig ausgewählter Schüler einer Klasse ein Mädchen ist und blonde Haare hat.

    Es kann weder mit Sicherheit gesagt werden, wann ein Teilnehmer die Kreuzung benutzt, noch mit welcher Häufigkeit und in welche Richtung er sich bewegt.

    Diese Faktoren können sehr gut mit Zufallsgeneratoren simuliert und angepasst werden. Selbstverständlich müssen die Randwerte so gewählt werden, dass sie einer realistischen Situation entsprechen.

    Morgens wird die Verkehrssituation sicherlich in einem anderen Rahmen stattfinden als nachts. Werden die Werte gut gewählt, so kann die Verkehrssituation wissenschaftlich analysiert und daraufhin in der realen Welt optimiert werden.

    Eine für uns alle lebenswichtige Anwendung von Zufallsgeneratoren findet sich in Flugsimulatoren, oder auch Simulatoren für Bus und Bahn.

    Hier spielt insbesondere eine Rolle, welche unvorhergesehenen Ereignisse auf einer Fahrt, oder während eines Fluges eintreten können.

    Der Pilot muss auf plötzliche Witterungsveränderungen, Sturm, Vogelflug und auf mögliche technische Schäden , wie einen Triebwerksausfall korrekt reagieren können.

    Die Flexibilität und Gelassenheit kann nirgends besser trainiert werden, als mit einem Flugsimulator. Auch bei Simulationen von Bus- und Bahnfahrten können Hindernisse auf den Gleisen oder technische Schäden durch Zufall generiert werden.

    Unter Anwesenheitssimulation versteht man eine zufällige Schaltung von Licht, Fernseher und Radio , welche aktiv wird, während die Bewohner nicht zuhause sind.

    Somit werden mögliche Einbrecher abgehalten. Hierbei ist entscheidend, dass die Schaltung variiert und nicht jeden Tag exakt zur gleichen Uhrzeit einsetzt.

    Die Simulation von Zerfallsprozessen findet in diversen chemischen und physikalischen Labors Anwendung. Besonders spannend ist daran, dass jedes einzelne Nuklear-Teilchen zu einem völlig zufälligen Zeitpunkt zerfällt.

    Dennoch ergibt sich bei vielen Teilchen ein bestimmter Mittelwert, ein Wert bei dem die Hälfte der Teilchen zerfallen ist.

    Das ist die sogenannte Halbwertszeit. Grundsätzlich unterscheidet man zwischen physischen und nicht-physischen Generatoren. Physische Zufallsgeneratoren erzeugen zufällige Ergebnisse durch einen tatsächlichen physischen, elektronischen oder chemischen Prozess.

    Beispielsweise kann eine Zufallszahl anhand des Rauschens eines Widerstands berechnet werden, oder anhand eines Geiger-Zählers, der den Zerfall eines radioaktiven Materials misst.

    Klassische physische Zufallsgeneratoren sind Würfel , die Ziehung der Lottozahlen und Spielautomaten in Casinos, die mit Walzen oder Drehscheiben ausgestattet sind.

    Physische Zufallsgeneratoren erzeugen echte Zufallszahlen, die weder vorhersehbar, noch reproduzierbar sind. Nicht-physische Zufallsgeneratoren sind beispielsweise Programme, deren Code so geschrieben wurde, dass sie zufällige Ergebnisse ausgeben.

    Doch ist die Programmierung eines zufälligen Ergebnisses überhaupt möglich? Der Trick bei der Generierung liegt am Startwert: Das Programm benötigt einen möglichst unvorhersehbaren und einzigartigen Startwert, um eine Zufallszahl hoher Güte zu erzeugen.

    Das kann beispielsweise die exakte Uhrzeit sein, in der der Zufallsgenerator ausgelöst wurde. Es handelt sich also um Werte, die sich innerhalb von Millisekunden verändern.

    Würde man allerdings zweimal mit dem exakt gleichen Startwert arbeiten, so käme auch die gleiche Zufallszahl heraus.

    Um diese Doppelung zu vermeiden, gibt es rekursive Zufallsgeneratoren. Nun wird eine Rekonstruktion oder gar eine Reproduktion der Zufallszahl praktisch unmöglich.

    Die Definition, die oben bereits kurz angerissen wurde, wird hier nochmal im Detail ausgeführt. Auch wenn wir alle wissen, was gemeint ist, wenn wir von Zufall sprechen, ist es gar nicht so einfach, den Begriff präzise zu definieren.

    Ein Zufall bedeutet, dass etwas passiert, ohne dass dies durch Regeln oder durch bewusste Handlungen von Personen ausgelöst wurde. Diese Art von Zufällen wird auch indeterministischer Zufall oder objektiver Zufall genannt.

    Es handelt sich um Zufälle, die in keiner Weise durch einen Algorithmus reproduziert werden können. Die Ereignisse sind einzigartig.

    Beispiele für objektive Zufälle sind bestimmte Ereignisse aus der Quantenmechanik, sowie das Atmosphärenrauschen, Sensorrauschen, oder Spannungsschwankungen einer Z-Diode.

    Diese Ereignisse treten ohne Ursache in verschiedenen Stärken auf. Sie sind messbar und dienen daher gut als Ausgangspunkt für die Berechnung einer Zufallszahl mit sehr hoher Güte.

    Ein weiterer indeterministischer Zufall ist das Ziehen einer Lottozahl. Jedoch ist die Kette nicht lückenlos reproduzierbar, oder für uns nicht beobachtbar.

    Ein Beispiel hierfür ist die Kombination an Erbinformationen zweier Eltern und wie sich diese auf das Kind auswirken.

    Kleinste Faktoren, wie die Handhaltung, der Impuls, die Luftströme und die Temperatur können sich deutlich auf das Ergebnis auswirken.

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    Specify how many numbers you want Research Randomizer to generate in each set. For example, a request for 5 numbers might yield the following set of random numbers: 2, 17, 23, 42, Specify the lowest and highest value of the numbers you want to generate.

    For example, a range of 1 up to 50 would only generate random numbers between 1 and 50 e. Enter the lowest number you want in the "From" field and the highest number you want in the "To" field.

    Selecting "Yes" means that any particular number will appear only once in a given set e. Selecting "No" means that numbers may repeat within a given set e.

    Please note: Numbers will remain unique only within a single set, not across multiple sets. If you request multiple sets, any particular number in Set 1 may still show up again in Set 2.

    Sorting your numbers can be helpful if you are performing random sampling, but it is not desirable if you are performing random assignment.

    To learn more about the difference between random sampling and random assignment, please see the Research Randomizer Quick Tutorial. Mit ein bisschen Glück bist du vielleicht schon der nächste Millionär.

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