계산에서 무작위성의 활용

난수 발생기는 실용 알고리즘에서 널리 사용된다. 예시로는 시뮬레이션, 정수론(소수 판정 및 정수 인수분해), 결함 허용, 라우팅, 암호학, 시뮬레이티드 어닐링에 의한 최적화, 그리고 완전 해싱이 있다. 복잡도 이론은 일반적으로 결정론적 알고리즘의 최악 사례 동작을 고려하지만, 입력 데이터가 주어진 분포에서 무작위로 추출된다고 가정하면 평균 사례 동작도 고려할 수 있다. 라빈은 입력 데이터가 아니라 알고리즘 자체에 무작위성을 도입한 “확률적” 알고리즘이라는 개념을 대중화했으며, 야오는 확률적 알고리즘의 복잡도와 결정론적 알고리즘의 평균 사례 복잡도 사이에 밀접한 연관성이 있음을 보였다. 우리는 무작위성이 계산에 사용되는 사례들을 제시하고, 라빈·야오 등 주요 연구자의 공헌을 논의하며, 몇 가지 미해결 문제를 언급한다. 이는 1994년 4월 22일 시드니 뉴사우스웨일스 대학교 “Theory Day”에서 발표된 초청 강연 원고이다.