http://www-cs-faculty.stanford.edu/~knuth/programs/rng.c http://www-cs-faculty.stanford.edu/~knuth/programs.html)
Es ist üblich, dass Programmiersprachen Funktionen zur Erzeugung von Zufallszahlen enthalten. Diese eingebauten Zufallszahlengeneratoren können für viele Zwecke (z. B. für Spiele) problemlos verwendet werden, sind jedoch meist nicht von hoher, garantierter Qualität.
Für physikalische und mathematische Anwendungen ist es deshalb fast immer notwendig, andere Implementierungen zu verwenden. Diese unterscheiden sich durch:
Das erzeugen von pseudozufälligen Bits oder pseudozufälligen Fliesskommazahlen zwischen 0 und 1 ist für viele Anwendungen erst der erste Schritt. Vor der Verwendung in einer Simulation müssen die Pseudozufallszahlen noch transformiert werden, um Pseudozufallszahlen mit gewünschten Eigenschaften zu erhalten. TransformationenVonZufallszahlen, angewandt auf Pseudozufallszahlen, sind nicht immer unabhängig von der zugrundeliegenden Methode zur Erzeugung von Pseudozufallszahlen. Auch die gewünschte Transformation hat einen Einfluss auf die Wahl des Pseudozufallszahlengenerators.
Einige Zufallszahlengeneratoren:
RANARRAY, by DonKnuth
http://www-cs-faculty.stanford.edu/~knuth/programs/rng.c http://www-cs-faculty.stanford.edu/~knuth/programs.html)
http://random.mat.sbg.ac.at/ http://www.npac.syr.edu/projects/random/random.html http://www.uni-karlsruhe.de/~RNG/ http://sprng.cs.fsu.edu/ http://www.taygeta.com/random/randrefs.html http://computer.howstuffworks.com/question697.htm