Случайности. Для кого-то все, что происходит вокруг, это одна сплошная случайность. А кто-то утверждает, что случайностей не бывает. Философствовать и спорить на эту тему можно много часов, а выводов все равно будет множество. Перейдя от метафизических размышлений к более реальным, можно увидеть, что случайные числа нашли свое применение во многих аспектах нашей жизни: от игровых автоматов до систем кодирования информации.

Процесс, во время которого создается последовательность случайных чисел/символов, которую нельзя предугадать, именуется генерацией случайных чисел (ГСЧ). За долгую историю человечества было создано немало методов ГСЧ. Одни достаточно просты и понятны: игральные кости, монеты (орел/решка), колода карт и т.д.

Другие же применяют куда более сложные физические процессы: к примеру, за счет высокочастотных движений электронов электрическое сопротивление провода не является постоянным, т.е. варьируется случайным образом. Измерив этот фоновый шум, можно получить последовательность случайных чисел. Но методики ГСЧ не ограничиваются исключительно физикой.

Группа ученых из Швейцарской высшей технической школы Цюриха (или сокращенно ETHZ) создали новый метод генерации случайных чисел, основанный на синтезе ДНК. Как именно это было достигнуто, насколько случайны полученные число, и можно ли их предугадать? Ответы на эти вопросы ждут нас в докладе ученых.

Основа исследования

В чем заключается одно из основных ограничений игральных костей как инструмента генерации случайных чисел? В том, что чисел этих будет не так и много (36 комбинаций костей, если утрировано, т.е. без вероятностей и прочего). Чем меньше вариаций мы имеем, тем проще предугадать возможный исход. Следовательно, для более сложного и, как следствие, безопасного кодирования на основе ГСЧ необходимо, чтобы генерируемых чисел было больше, а сами они были сложнее. Это очень упрощенное пояснение, тем не менее оно передает суть вопроса.

Варианты комбинаций двух игральны костей.

Посему использование тех физических процессов, которые невозможно точно предсказать, и стало основой многих современных методов ГСЧ. Однако стоит помнить, что существует два основных направления ГСЧ — генерация случайных (истинно случайных) и псевдослучайных чисел. В первом случае используется недетерминированный (хаотический) источник для генерации случайных чисел. Во втором создается детерминированная последовательность чисел, которая зависит от ввода (начального числа). Если входное начальное число известно, можно воспроизвести всю последовательность случайных чисел. НА первый взгляд, псевдо-ГСЧ кажется менее эффективной, однако этот метод обладает лучшими статистическими свойствами и часто может генерировать случайные числа гораздо быстрее, чем ГСЧ.

Вполне очевидно, что для генерации истинно случайных чисел подходят не только физические процессы или программные алгоритмы, но и химические реакции. С одной стороны, химические реакции являются статистическими процессами, при которых образование химических продуктов следует определенному распределению вероятностей в зависимости от энергии активации реакции. Но с другой стороны, возможность идентифицировать отдельные молекулы после синтеза практически нулевая, несмотря на возможность статистически предугадать исход реакции.

Ранее уже проводились исследования в области применения химии для генерации случайных чисел. К примеру, в данном трудеhttps://core.ac.uk/reader/322484530 описывается устройство, предоставляющее внушительный по размерам пул энтропии обнаруживаемых макросостояний растущих кристаллов в ходе химических реакций. Проблема в том, что невозможность идентифицировать отдельные молекулы приводит к потере случайности при анализе стохастических химических процессов. Другими словами, складывается впечатление, что химические реакции не подходят для ГСЧ. Однако, как заявляют сами авторы рассматриваемого нами сегодня труда, с синтезом ДНК ситуация совершенно иная.