當科學家們使用計算機試圖來預測複雜的趨勢和事件時，他們通常套用一類需要長串的隨機數的複雜計算。設計這種用來預測複雜趨勢和事件的數學模型越來越依賴於一種稱為蒙特卡羅模擬的統計手段，而這種模擬進一步又要取決於可靠的無窮盡的隨機數目來源。
蒙特卡羅模擬因摩洛哥著名的賭場而得名。它能夠幫助人們從數學上表述物理、化學、工程、經濟學以及環境動力學中一些非常複雜的相互作用。數學家們稱這種表述為“模式”，而當一種模式足夠精確時，它能產生與實際操作中對同一條件相同的反應。但蒙特卡羅模擬有一個危險的缺陷：如果必須輸入一個模式中的隨機數並不像構想的那樣是隨機數，而卻構成一些微妙的非隨機模式，那么整個模擬（以及預測結果）都可能是錯的。
最近，由美國喬治亞大學的費倫伯格博士作出的一份報告證明了最普遍用以產生隨機數串的電腦程式中有5個在用於一個簡單的模擬磁性晶體中原子行為的數學模型時出現錯誤。科學家們發現，出現這些錯誤的根源在於這5個程式產生的數串並不隨機，它們實際著隱藏了一些相互關係和樣式，這一點只是在這種微小的非隨機性歪曲了晶體模型的已知特性時才表露出來。貝爾實驗室的里德博士告誡人們記住偉大的諾依曼的忠告：“任何人如果相信一個計算機能夠產生出真正的隨機的數序組都是瘋子。”
