伪随机数和真随机数的区别是什么呢？

随机验证中的随机其实都是基于伪随机发生器的，即每次都使用一个唯一的种子生成相应的激励。

伪随机数和真随机数的区别是什么呢？

伪随机数是由确定性的算法根据一个初始值（种子）生成的一系列数字，它们看起来像是随机的，但实际上是可以预测和重复的。

真随机数是由不可预测的物理过程（如量子现象或热噪声）产生的一系列数字，它们是真正的随机的，不可预测和不可重复的。

伪随机数通常用于仿真、加密、游戏等领域，而真随机数通常用于安全、密码学、抽奖等领域。

随机验证就是上述伪随机数应用于仿真领域，目标是不同的种子生成不同的激励，从而覆盖新的验证空间。

对于验证来说，伪随机数的可重复非常重要。比如

当RTL修复bug后，我们需要证实问题确实被修复了，这就需要相同的种子生成一样的激励。

如果我们希望知道回归时某个场景具体被哪个种子覆盖到（进行波形确认），也是可以通过EDA工具的覆盖率结果搜索到的。

在回归过程中，我们会使用不同的种子反复运行同一个用例，过程中会产生很多个过程文件以及最终的log文件和wave文件，这些文件的命名也应该加上种子号进行区分。

审核编辑：刘清