隨機(jī)驗(yàn)證中的隨機(jī)其實(shí)都是基于偽隨機(jī)發(fā)生器的，即每次都使用一個(gè)唯一的種子生成相應(yīng)的激勵(lì)。

偽隨機(jī)數(shù)和真隨機(jī)數(shù)的區(qū)別是什么呢？

偽隨機(jī)數(shù)是由確定性的算法根據(jù)一個(gè)初始值（種子）生成的一系列數(shù)字，它們看起來像是隨機(jī)的，但實(shí)際上是可以預(yù)測和重復(fù)的。

真隨機(jī)數(shù)是由不可預(yù)測的物理過程（如量子現(xiàn)象或熱噪聲）產(chǎn)生的一系列數(shù)字，它們是真正的隨機(jī)的，不可預(yù)測和不可重復(fù)的。

偽隨機(jī)數(shù)通常用于仿真、加密、游戲等領(lǐng)域，而真隨機(jī)數(shù)通常用于安全、密碼學(xué)、抽獎(jiǎng)等領(lǐng)域。

隨機(jī)驗(yàn)證就是上述偽隨機(jī)數(shù)應(yīng)用于仿真領(lǐng)域，目標(biāo)是不同的種子生成不同的激勵(lì)，從而覆蓋新的驗(yàn)證空間。

對于驗(yàn)證來說，偽隨機(jī)數(shù)的可重復(fù)非常重要。比如

當(dāng)RTL修復(fù)bug后，我們需要證實(shí)問題確實(shí)被修復(fù)了，這就需要相同的種子生成一樣的激勵(lì)。

如果我們希望知道回歸時(shí)某個(gè)場景具體被哪個(gè)種子覆蓋到（進(jìn)行波形確認(rèn)），也是可以通過EDA工具的覆蓋率結(jié)果搜索到的。

在回歸過程中，我們會(huì)使用不同的種子反復(fù)運(yùn)行同一個(gè)用例，過程中會(huì)產(chǎn)生很多個(gè)過程文件以及最終的log文件和wave文件，這些文件的命名也應(yīng)該加上種子號進(jìn)行區(qū)分。

審核編輯：劉清