KURS ISHI

KIRISH O'zbekistonda raqamli iqtisodiyotning so'nggi besh yillikda o'rtacha yillik o'sish sur'ati 20% dan yuqori bo'lib, 2023-yilda bu ko'rsatkich 25% ni tashkil etdi, bu esa IT-xizmatlar eksportini 500 million AQSH dollaridan oshirishga yordam berdi [1]. Global miqyosda, sun'iy intellekt va ma'lumotlar tahlili bozorining hajmi 2022-yilda 120 milliard AQSH dollariga yetgan bo'lib, 2027-yilga borib 400 milliard AQSH dollaridan oshishi prognoz qilinmoqda, bu esa tasodifiy sonlar generatsiyasining turli sohalardagi ahamiyatini ko'rsatadi [2]. Ayniqsa, kibertizimlar, moliyaviy modellashtirish, ilmiy simulyatsiyalar va o'yin sanoatida yuqori sifatli, ishonchli va tezkor tasodifiy sonlarga bo'lgan talab tobora ortib bormoqda. Shu bois, NumPy random moduli kabi samarali vositalardan foydalanish zamonaviy dasturiy ta'minotni ishlab chiqishda muhim o'rin tutadi. Ushbu mavzuning hozirgi kundagi ahamiyati fan-texnika taraqqiyotining jadal sur'ati bilan chambarchas bog'liq. Tasodifiy sonlar generatsiyasidagi yetarli samaradorlikning yo'qligi yoki sifatining pastligi moliyaviy risklarni noto'g'ri baholash, kriptografik tizimlarning zaifligiga olib kelishi, simulyatsiya natijalarining aniqligini pasaytirishi va hatto ilmiy tadqiqotlarning ishonchliligi shubha ostiga olishi mumkin [3]. Mavjud generatsiya usullari ko'pincha ma'lum bir ehtimollik taqsimotlarida cheklovlarga ega bo'lib, murakkab tizimlarni modellashtirish uchun mos kelmaydi. Shuningdek, psevdo-tasodifiy sonlar generatorlarining determinstik xususiyati ularni ma'lum bir holatlarda, masalan, yuqori xavfsizlik talab qilinadigan kriptografik ilovalarda, kam samarali qiladi. Bu esa tasodifiy sonlar generatsiyasi mexanizmlarini chuqur o'rganish, mavjud imkoniyatlarni optimallashtirish va ularning amaliy qo'llanilish doirasini kengaytirish zaruratini keltirib chiqaradi. Mavzuning o'rganilganlik darajasi xalqaro miqyosda ancha yuqori bo'lsa-da, doimiy ravishda yangi tadqiqotlar olib borilmoqda. Masalan, D. E. Knuth (1969) o'zining "The Art of Computer Programming" asarida tasodifiy sonlar generatsiyasining nazariy asoslari va algoritmik yondashuvlarini batafsil tushuntirib bergan bo'lib, bu sohaning poydevorini qo'ygan [5]. G. Marsaglia (1998) esa turli psevdo-tasodifiy generatorlarni, jumladan, Mersenne Twister algoritmini ishlab chiqishga katta hissa qo'shib, ularning statistik xususiyatlarini optimallashtirish ...