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* '''行列式弱點：''' 假設使用n×n的矩陣來表示LCG的輸出，其中每一行代表連續n次的LCG調用結果。當計算這個矩陣的行列式時，其結果會是k*m^(n-1)的形式，這裡的k是一個整數。如果k等於1，則這些向量可以生成LCG後續所有可能的點，這代表著這些點之間的關係是可預測的，並且可以通過數學方法來逆向推導出最初的隨機種子。 | * '''行列式弱點：''' 假設使用n×n的矩陣來表示LCG的輸出，其中每一行代表連續n次的LCG調用結果。當計算這個矩陣的行列式時，其結果會是k*m^(n-1)的形式，這裡的k是一個整數。如果k等於1，則這些向量可以生成LCG後續所有可能的點，這代表著這些點之間的關係是可預測的，並且可以通過數學方法來逆向推導出最初的隨機種子。 | ||
* '''網格結構：''' 當LCG的結果被繪製在二維或更高維度的空間中時，它們往往會形成一個網格狀的結構，這種結構看起來並不隨機。這種網格特性使得它在視覺上表現出規則性，而這種規則性正是在破解中所利用的關鍵。通過分析這些網格，我們可以推導出LCG的內部狀態，進而反推LCG的隨機數生成過程。 | * '''網格結構：''' 當LCG的結果被繪製在二維或更高維度的空間中時，它們往往會形成一個網格狀的結構，這種結構看起來並不隨機。這種網格特性使得它在視覺上表現出規則性，而這種規則性正是在破解中所利用的關鍵。通過分析這些網格，我們可以推導出LCG的內部狀態，進而反推LCG的隨機數生成過程。 | ||
這台機器有一個半徑120格的圓形區域，且在周圍放上了692個偵測器用於偵測TNT隨機發射角度，每次偵測都會發射7顆TNT來偵測角度，拿到7個角度後進行反向計算出隨機種子碼，組成一個7維的超立方體，接下來就開始使用線性代數進行破解。 | |||