Об эффективности RND().

[Mikle]

А как оценить и проверить равномерность псевдослучайных цифр, не считая такого наглядного способа, как на глаз?

Собрать статистику.

[Хакер]

Среднее арифметическое всех чисел, принадлежащих любому достаточно большому промежутку [a; b] из всего диапазаона случайных чисел, стремится к к (a+b)/2. Если условие соблюдается, то можно считать, что распределение случайных чисел — равномерное.

[Mikle]

Хакер
50% чисел, это 0.1, остальные 50% - 0.9

[Хакер]

И? Что и к чему это?

[Mikle]

Это будет считаться равномерным распределением?

[Хакер]

Нет. А должно?

[Mikle]

Хакер

Среднее арифметическое всех чисел, принадлежащих любому достаточно большому промежутку [a; b] из всего диапазаона случайных чисел, стремится к к (a+b)/2. Если условие соблюдается, то можно считать, что распределение случайных чисел — равномерное.

Тут, видимо, ключевое слово "любому", тогда все становится на свои места. Умеешь же ты писать совершенно правильно, но непонятно.
Вообще интересно было бы найти критерии качества генерации псевдослучайных чисел. Итак:
1. Равномерность распределения.
Кроме равномерности распределения есть еще:
2. Периодичность, желательно, чтобы период был максимально большим, как минимум не меньше количества чисел в диапазоне. В принципе возможен вариант полного отсутствия периода.
3. Не знаю, как назвать этот параметр. например можно расположить целые числа от 0 до 255 (наш диапазон) в порядке возрастания, это и будет период. Такое распределение удовлетворяет первым двум критериям, но очевидно, что это "плохие" случайные числа. Предлагаю в качестве третьего параметра соответствие спектра периода белому шуму.

[Zenitchik]

3. Неочевидность зависимости следующего числа от предыдущих.

[MIT]

В принципе возможен вариант полного отсутствия периода.

Где-то читал про хаос в детерминированных системах. Вроде, как бы, это то что нужно.