我已经看到用于here and there around the web的着色器中的伪随机数生成器：
float rand(vec2 co){
return fract(sin(dot(co.xy ,vec2(12.9898,78.233))) * 43758.5453);
}
它被不同地称为“规范”，或“我在网上某处找到的单线”。
此功能的起源是什么？常数值看起来像是任意的吗，还是选择某些艺术？是否有关于此功能优点的讨论？
编辑：我遇到的对该功能的最早引用是this archive from Feb '08，现在原始页面已从网络上删除。但是那里没有比其他地方更多的讨论。
非常有趣的问题！
我试图在输入答案时解决这个问题：)首先，一个简单的玩法：http://www.wolframalpha.com/input/?i=plot%28+mod%28+sin%28x*12.9898+%2B+y*78.233%29+*+43758.5453%2C1%29x%3D0..2%2C+y%3D0..2%29
然后让我们考虑一下我们要在这里做什么：对于两个输入坐标x，y，我们返回一个“随机数”。现在，这不是一个随机数。每次输入相同的x，y都是相同的。这是一个哈希函数！
函数要做的第一件事是从2d变为1d。这本身并不有趣，但是选择了数字，因此通常不会重复。此外，我们在那里还有一个浮点数。 y或x还会有更多的位，但是可能只是正确选择了数字，所以进行了混合。
然后我们对黑盒sin（）函数进行采样。这将在很大程度上取决于实现！
最后，通过乘并取小数来放大sin（）实现中的错误。
在一般情况下，我认为这不是一个很好的哈希函数。 sin（）在GPU上是一个数字上的黑匣子。通过采用几乎所有哈希函数并将其转换，应该可以构造出更好的代码。困难的部分是将cpu哈希中使用的典型整数运算转换为float（半位或32bit）或定点运算，但应该可以。
再次，将其作为哈希函数的真正问题是sin（）是一个黑匣子。
[起源可能是论文：“借助y = [（a + x）sin（bx）] mod 1生成随机数，W.J.J。雷伊，第22届欧洲统计学家会议和第七届维尔纽斯概率论与数理统计会议，1998年8月]
编辑：由于我找不到本文的副本，并且“ TestU01”参考资料可能不清楚，所以这是如TestU01中伪C中所述的方案：
#define A1 ???
#define A2 ???
#define B1 pi*(sqrt(5.0)-1)/2
#define B2 ???
uint32_t n; // position in the stream
double next() {
double t = fract(A1 * sin(B1*n));
double u = fract((A2+t) * sin(B2*t));
n++;
return u;
}
其中唯一推荐的常数是B1。
注意，这是针对流的。转换为一维哈希'n'成为整数网格。所以我的猜测是有人看到了这一点并将“ t”转换为简单函数f（x，y）。使用上面的原始常量将产生：
float hash(vec2 co){
float t = 12.9898*co.x + 78.233*co.y;
return fract((A2+t) * sin(t)); // any B2 is folded into 't' computation
}
常数是任意的，尤其是它们非常大，并且与质数相距小数点后两位。
高振幅窦的1上的模数乘以4000是一个周期函数。它就像一个百叶窗或一个很小的波纹金属，因为它乘以4000，然后由点积成角度旋转。
因为函数是二维的，所以点积具有使周期函数相对于X和Y轴倾斜的效果。以大约13/79的比例。这是低效的，您实际上可以通过做（13x + 79y）的正弦来实现相同的目标，这也将以较少的数学实现相同的事情。
如果在X和Y中都找到函数的周期，则可以对其进行采样，使其再次看起来像一个简单的正弦波。
这里是放大了graph的图片
我不知道起源，但它与许多其他起源相似，如果您以固定间隔在图形中使用它，则它往往会产生莫尔条纹，您可能会发现它最终会再次出现。
也许是一些非周期性的混沌映射，它可以解释很多事情，但是也可以只是一些任意的大数操作。
这是统一的归一化分布。特别是那个依赖于高精度的浮子。