Manche mathematischen Berechnungs-Aufgaben lassen sich auf dem Computer nur mit erheblichem Zeitaufwand exakt lösen (z.B. Primzahl-Erkennung, Faktorisierung natürlicher Zahlen, lineare Optimierung). Ist man aber mit einer näherungsweisen Lösung zufrieden oder reicht es, wenn der Algorithmus nur mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit die exakte Lösung berechnet, so gibt es oft viel schnellere Verfahren.

In vielen Fällen sind diese Verfahren probabilistischer Natur und benötigen deshalb einen Zufallszahlen-Generator. Da die Herstellung echter Zufallszahlen zeitaufwendig ist (z.B. durch radioaktiven Zerfall), verwendet man Zahlenfolgen, die durch einen deterministischen Algorithmus erzeugt werden. Weil dies jedem Begriff von Zufälligkeit widerspricht, können computer-erzeugte Zahlenfolgen echte Zufallsfolgen bestenfalls approximieren; man nennt sie dann Pseudozufallsfolgen.

Es gibt verschiedene "Maße", nach denen man die Zufälligkeit einer Zahlenfolge messen kann. Die Diskrepanz gibt zum Beispiel an, wie weit die Zahlenfolge von einer möglichst regelmäßigen Verteilung entfernt ist. Deshalb werden wir zunächst für verschiedene Zahlenfolgen untersuchen, wie gleichmäßig sie im Einheitsintervall verteilt sind.