我如何替换R中的TRNG概率？

我有一个硬件真随机数发生器。它有很高的性能。当我通过ENT运行输出时，我得到以下报告：

总数：1073741824.000000

熵=每字节8.000000位

最佳压缩将减少此1073741824字节文件的大小 0%

1073741824个样本的卡方分布为247.87，且为随机分布 超过该值的61.38%

数据字节的算术平均值为127.4957（127.5=随机）。 Pi的蒙特卡罗值为3.141666379（误差为0.00%）。电视连续剧 相关系数为0.000056（完全不相关=0.0）

在R中，我一直在获取随机字节，并在样本中使用它们作为概率向量

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这采用了

sample（x，size，replace=FALSE，prob=myprobvector）

的形式，在我测试它的熵并发现它并不比Mersenne Twister好多少，Mersenne Twister的熵效率为99.9%。在我的例子中，我使用了75个选择的基数，因此Log2（75）=6.22881869。MT方法的熵为6.223578221，向量为6.223578468。我相信它仍然在使用机器翻译，只是使用概率向量来增加权重和移动东西。如何让它只使用硬件上的值？（假设它们像文件一样被读取。）

我注意到可以将用户提供的信息指定给

RNGkind

的参数，因此可以按照这些思路进行操作。也许

？RNG

和

？Random.user

可能会提供一些线索？我正在看！有可能使用C代码来制作您自己的RNG。这将是伟大的，如果我有不断的访问TRNG硬件。但是，我目前正在使用该设备的1GB摘录。我还认为问题并不像看上去那么简单。问题可能是，我试图将几个子进程的熵当作一个子进程来度量。我注意到，可以将用户提供的信息指定给

RNGkind

的参数，因此可以按照这些思路进行操作。也许

？RNG

和

？Random.user

可能会提供一些线索？我正在看！有可能使用C代码来制作您自己的RNG。这将是伟大的，如果我有不断的访问TRNG硬件。但是，我目前正在使用该设备的1GB摘录。我还认为问题并不像看上去那么简单。问题可能是我试图测量几个子过程的熵，就好像它们是一个子过程一样。