计算机的随机原理主要涉及伪随机数生成（PRNG）和真随机数生成（TRNG）两种方法：
伪随机数生成（PRNG）
原理：伪随机数生成器是一种算法，它使用一个初始种子值（seed）和一系列数学运算（如线性同余法）来生成看似随机的数字序列。由于算法的确定性和可重复性，只要知道初始种子和算法，就可以预测生成的随机数序列。
应用：在大多数编程语言和程序中，如C、Python等，使用的随机数函数（如`rand（）`、`random（）`）通常是基于PRNG的。这些函数生成的随机数在统计上具有较好的均匀性和不可预测性，但在已知种子的情况下可以被重现。
真随机数生成（TRNG）
原理：真随机数生成器基于物理过程或系统事件来产生随机数。这些过程或事件在本质上是不可预测的，因此生成的随机数在统计上具有真正的随机性。真随机数生成器通常利用系统的不确定性，如硬件随机数生成器（如UNIX内核中的`/dev/random`）或通过测量系统熵（如随机熵池）来获取随机性。
应用：虽然真随机数在理论上具有更高的随机性，但在实际应用中，由于其生成速度慢且受限于物理设备，通常较少直接使用。在一些对随机性要求极高的场景（如密码学）中，真随机数更为重要。
总结
计算机中的随机原理主要是通过伪随机数生成器（PRNG）和真随机数生成器（TRNG）来实现的。PRNG使用确定性的算法和种子值生成随机数，而TRNG则基于物理过程或系统事件产生真正的随机数。在大多数应用中，PRNG已经足够满足需求，但在需要极高随机性的场合，真随机数仍然具有重要价值。