open pdf file c# : Adding text to a pdf control SDK utility azure winforms .net visual studio 10_PRINT_12111414-part351

RANDOMNESS
{127}
methods for using random values in music: to define the work at the time 
of composition or to allow for variation when the work is performed. The 
most obvious use of randomness in 10 PRINT is in the second category as 
random decisions are made during the program’s execution—that is, while 
the BASIC instructions are performed by the Commodore 64.
Within two-dimensional visual art, artists also explored mechanical 
random processes for reasons championed by Cage. The eminent con-
temporary painter Gerhard Richter provided a simple answer to this meth-
od’s benefits when he said, “I’m often astonished to find how much better 
chance is than I am.” There are precedents for chance used within visual 
works dating back to collage works by Arp from 1916, but the two early 
works most relevant in the discussion of 10 PRINT are the Spectrum of 
Colors Arranged by Chance collage series (1951) by Ellsworth Kelly and 
Random Distribution of 40,000 Squares Using the Odd and Even Numbers 
of a Telephone Directory (1961) by François Morellet. These works start 
with an even grid and fill the grid carefully with elements based on the 
algorithms developed by the artists. Kelly uses squares of colored paper, 
placed according to a system he designed. He assigned a number to each 
color and plotted the numbers on the grid systematically (Malone 2009, 
133). Morellet employed a stricter system, reading a series of numbers 
from the telephone book. He made a grid of 200 vertical and horizontal 
lines, painting a square blue if its assigned number is even, painting it red 
if it is odd. In both of these artworks and in 10 PRINT, the structure of the 
grid is what makes it possible to focus on the variability created through 
the random operations.
A Million Random Digits
The need for large batches of random numbers is so acute that there are 
standardized collections of them. In Deborah Bennett’s history of humans’ 
quest for randomness—which she suggests goes as far back as ancient 
Babylonia (1998, 17)—she highlights one of the earliest and largest sets 
of random numbers, A Million Random Digits with 100,000 Normal Devi-
ates (135). This series of numbers (figure 40.1) was generated in 1947 from 
“random frequency pulses of an electronic roulette wheel” by the RAND 
Project, a research and development think tank that would eventually be-
come the RAND Corporation. The 1955 publication of the series in book 
Adding text to a pdf - insert text into PDF content in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
XDoc.PDF for .NET, providing C# demo code for inserting text to PDF file
how to enter text in pdf; how to insert text into a pdf with acrobat
Adding text to a pdf - VB.NET PDF insert text library: insert text into PDF content in vb.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Providing Demo Code for Adding and Inserting Text to PDF File Page in VB.NET Program
adding text to pdf in reader; how to insert text in pdf file
{128}
10 PRINT CHR$(205.5+RND(1)); : GOTO 10
form was an important contribution to any study of probability; the book is 
still in use today. As the forward to the undated online edition of the table 
notes:
The tables of random numbers in the book have become a standard 
reference in engineering and econometrics textbooks and have been 
widely used in gaming and simulations that employ Monte Carlo trials. 
Still the largest known source of random digits and normal deviates, 
the work is routinely used by statisticians, physicists, polltakers, market 
analysts, lottery administrators, and quality control engineers. (RAND  
Corporation 1955)
Considering its sophisticated origins and uses, A Million Random Digits 
proposes a surprisingly unscientific method of using the book: “In any use 
of the table, one should first find a random starting position. A common 
procedure for doing this is to open the book to an unselected page of the 
digit table and blindly choose a five-digit number.” The RAND report goes 
on to somewhat ominously explain that its one million random numbers 
were originally “prepared in connection with analyses done for the United 
States Air Force.” Like so many other advances in computing, randomness, 
it turns out, is intimately linked to Cold War military strategies. In fact, most 
of the early work on computer-based random number generation was per-
formed under the auspices of the U.S. Atomic Energy Commission see, for 
example, Rotenberg’s [1960] work in the late 1950s) or the U.S military (see 
Green, Smith, and Klem’s [1959] work at MIT, done with joint support of the 
U.S. Army, Navy, and Air Force).
RANDOMNESS COMES TO COMPuTING
The RND command acts as the algorithmic heart of 10 PRINT, its flip-flop-
ping beat powering the construction of the maze. The RND function is as 
fully specified as any BASIC keyword, but its output is, by that definition, 
unpredictable. Mathematicians and computer scientists don’t think in terms 
of predictability, though; rather, the standard mathematical treatment of 
randomness defines randomness in terms of probability. A random process 
generates a sequence of values selected from a set of possible values ac-
VB.NET PDF Text Box Edit Library: add, delete, update PDF text box
Provide VB.NET Users with Solution of Adding Text Box to PDF Page in VB.NET Project. Adding text box is another way to add text to PDF page.
how to add text boxes to pdf; add text field pdf
C# PDF Text Box Edit Library: add, delete, update PDF text box in
Provide .NET SDK library for adding text box to PDF document in .NET WinForms application. Adding text box is another way to add text to PDF page.
add text pdf acrobat professional; add text to pdf without acrobat
RANDOMNESS
{129}
Figure 40.1
A Million Random Digits with 100,000 Normal Deviates was published in 1955 by 
the RAND Corporation and was the largest list of random values yet published. It 
was necessary for RAND to execute their research without repeating values from 
previously published, smaller number tables.
VB.NET PDF Text Add Library: add, delete, edit PDF text in vb.net
VB.NET PDF - Annotate Text on PDF Page in VB.NET. Professional VB.NET Solution for Adding Text Annotation to PDF Page in VB.NET. Add
how to add a text box to a pdf; adding text to a pdf in preview
VB.NET PDF Page Insert Library: insert pages into PDF file in vb.
Support adding PDF page number. Offer PDF page break inserting function. DLLs for Adding Page into PDF Document in VB.NET Class. Add necessary references:
add text box to pdf; adding text to pdf in acrobat
{130}
10 PRINT CHR$(205.5+RND(1)); : GOTO 10
cording to a probability distribution. In the case of a discrete distribution 
(heads or tails, for instance), the distribution explains how much weight is 
on each possible outcome—how likely that value is to appear.
If, for example, one draws a single card from a thoroughly shuffled 
deck, the probability distribution from which this draw is done is uniform: 
it is equally likely that any particular card will be chosen. Similarly, random 
numbers are typically defined as numbers drawn from a uniform distribu-
tion over all possible numbers in some range. A difficulty with this defini-
tion is that the randomness of a number is defined in terms of that range. 
Given a number such as 42, it is impossible to tell how random a selection 
it was. To determine randomness without knowing the means of genera-
tion, one must consider a sequence of numbers; knowing the range in 
which the numbers are supposed to lie or, more generally, the distribution 
from which they are supposed to be drawn, is also essential.
Digital computers are deterministic devices—the next state of the 
machine is determined entirely by the current state of the machine. Thus, 
computer-based random number generators are more technically described 
as pseudorandom number generators. The somewhat dismissive-sounding 
“pseudo” refers to the fact that a deterministic process (a computer pro-
gram) is being used to generate sequences of numbers that appear to 
be uniformly distributed. This works well in practice for sequences that 
aren’t astronomically long. But eventually, for long enough sequences, 
the deterministic nature of a pseudorandom number generator will be un-
masked, in that eventually statistical properties of the generated sequence 
will start diverging from those of a true random process. In an extremely 
long sequence, for example, a true random process will generate the same 
number many times in a row. A version of 10 PRINT running using a true 
random process will eventually generate the regular image in figure 40.4 
(and the image in figure 40.5, and every other possible pattern), while the 
pseudorandom number generator in the Commodore 64 will not. Tests for 
long runs are one of the many statistical tests used to judge the quality of 
pseudorandom number generators.
An obvious question to ask about randomness is why a computer 
would need to implement it in any form. Chance might produce stunning 
poetry, breathtaking art, uncanny music, and compelling games, but what 
is its role in the sciences? Why provide a calculating machine with the abil-
ity to generate random numbers in the first place? Certainly, one stereo-
VB.NET PDF Library SDK to view, edit, convert, process PDF file
Support adding protection features to PDF file by adding password, digital signatures and redaction feature. Various of PDF text and images processing features
how to add text to a pdf file in reader; adding text pdf files
C# PDF Annotate Library: Draw, edit PDF annotation, markups in C#.
Provide users with examples for adding text box to PDF and edit font size and color in text box field in C#.NET program. C#.NET: Draw Markups on PDF File.
add text to pdf file online; add text boxes to pdf document
RANDOMNESS
{131}
type of computing is that it is done exactly, repeatedly, with perfect preci-
sion and accuracy. Computers are commonly thought to order the world, 
to sift through reams of data and then model possible outcomes, possible 
futures, providing certain—and deterministic—answers. Yet a function to 
generate random numbers was present in the first Dartmouth BASIC. Every 
version of BASIC since then has had one or more ways to create random 
numbers. Nearly every contemporary programming language, including 
Python, Perl, Java, JavaScript and C++, has a built-in way to generate  
randomness.
Quite simply, the answer to this puzzle is that randomness is necessary 
for any statistical endeavor, any simulation that involves unknown variables. 
Practically everything involves unknown variables: the meteorological con-
ditions at a rocket launch site, the flow of air under a bomber’s wings, and 
the spread of an infectious disease. Additionally, there is the movement 
and halting of traffic, the cost of bread, and the drip of water from the 
kitchen faucet. Forecasting any of these phenomena requires reckoning 
with uncertainty, which in turn requires a pool of random numbers. Further-
more, one or two random numbers are not enough. Large-scale statistical 
calculations or simulations require large batches of random numbers.
John von Neumann was the first to propose the idea of harnessing 
a computer to generate random numbers (Knuth 1969, 3). It was around 
1946 and von Neumann was fresh off the Manhattan Project and soon to 
begin his lead work on the hydrogen bomb. Seeking a way to statistically 
model each stage of the fission process, von Neumann and his colleague 
Stanislaw Ulam first relied on the Monte Carlo method to generate tables 
of random numbers. These tables, however, soon grew too large to be 
stored on computers (Bennett 1998, 138–139). Von Neumann’s solution 
was to design a computer program to produce random numbers on the fly, 
using the middle-square method. It worked by squaring an initial number, 
called the seed, and extracting the middle digits; this number was then 
squared again, and the middle digits provided a new random number (von 
Neumann 1961). Because each number is a function of the one before it, 
the sequence, as Donald Knuth explains, “isn’t random, but it appears to 
be” (3)—that is, it is “pseudorandom.”
C# PDF insert image Library: insert images into PDF in C#.net, ASP
application? To help you solve this technical problem, we provide this C#.NET PDF image adding control, XDoc.PDF for .NET. Similar
how to insert text into a pdf using reader; how to enter text into a pdf
C# PDF Page Insert Library: insert pages into PDF file in C#.net
By using reliable APIs, C# programmers are capable of adding and inserting (empty) PDF page or pages from various file formats, such as PDF, Tiff, Word, Excel
how to add text to pdf file with reader; add editable text box to pdf
{132}
10 PRINT CHR$(205.5+RND(1)); : GOTO 10
GRAPHING RANDOM MAZES
Randomness has enabled the construction of mazes for decades. These mazes are 
not grown in a careful arrangement of hedgerows, or built amid the mossy walls of 
Cretan dungeons. Instead, they are typically graphs, mathematical objects consist-
ing of a set of nodes (also called vertices), pairs of which may be connected with a 
link (also called an edge). Graphs, or networks, don’t need to have any particular 
geometry. They are simply nodes linked to other nodes, and they can be drawn on 
paper in many different ways that are correct representations.
Consider, however, a piece of graph paper, blank white except for a regular 
grid of pale blue lines. Each point where two lines cross can be taken to represent a 
node, while the lines between these points can define links. This construction, based 
on a lattice, is a special kind of graph called a grid graph. Using a pencil and trac-
ing only along the pale blue demarcations, how does one draw a maze whose links 
(hallways) connect all of the nodes (rooms) to each other?
Graph theory, a field of mathematics, offers a number of methods for produc-
ing random mazes of this kind. The most well-known approaches are algorithms for 
calculating a minimal spanning tree, a graph in which all links are connected and with 
only one simple path between any two points. (Minimum spanning trees are found 
to solve problems in various domains, from phone networks to demographic analy-
sis.) Because they lack cycles—there is exactly one path between any two nodes—
the mazes produced by such trees are called “perfect mazes.” Spanning solutions 
are not always mazes in the multicursal sense; they don’t need to have forking paths. 
For example, on a grid graph, it’s possible to create a minimal spanning tree using 
a single line, winding back and forth on a labyrinthine path until the page is filled. 
Of the myriad spanning solutions to a piece of graph paper, however, the vast ma-
jority of them are branching mazes. Thus, selecting a solution at random can be a 
good way to produce different mazes. A straightforward maze-generation technique 
involves adding random values (or weights) to all the links in the grid graph, then 
employing an algorithm to find a minimum spanning tree and thus generate a maze. 
Depending on the algorithm used, the resulting mazes may reflect different aesthet-
ics, for instance, having different proportions of shorter and longer paths.
Significant minimum spanning tree algorithms were pioneered by Czech math-
ematicians in the early twentieth century (Otakar Boru˚vka in 1926; Vojteˇch Jarník in 
1930) and independently rediscovered many times thereafter, including decades 
RANDOMNESS
{133}
COMPuTATIONAl RANDOMNESS IN ThE ARTS
To those interested in randomness and expressive culture, perhaps the 
most intriguing element of Donald Knuth’s magisterial discussion of ran-
dom numbers appears in a footnote. Knuth recalls a CBS television docu-
mentary in 1960 called “The Thinking Machine” which featured “two West-
ern-style playlets” written by a computer (Knuth 1969, 158–160). In fact, 
three playlets were acted out on national television that day in October 
1960, generated by a TX-0 computer housed at MIT’s Electronics Systems 
Laboratory. SAGA II, the script-writing program behind the mini Westerns, 
took programmers Douglas Ross and Harrison Morse two months to de-
velop and consisted of 5,500 instructions (Pfeiffer 1962, 130–138). The key 
to SAGA II was its thirty “switches,” which made “various alternative or 
branching paths” possible (136). “Among other things,” Pfeiffer observed, 
“the robber may go to the window and look out and then go to the table, 
or he may go to the table directly. You cannot tell in advance which one of 
these alternatives the program will select, because it does the equivalent 
of rolling a pair of dice” (136).
Even before the SAGA II playlets, there were other literary experi-
ments with randomness and computers. Noah Wardrip-Fruin identifies the 
later by computer scientists writing in English (e.g., Sollin in 1965). Two of the most 
well-known maze-generating algorithms in graph theory today are Joseph Kruskal’s 
and Robert Clay Prim’s. Both algorithms were published in 1957—although Prim’s 
was a rediscovery of Jarník’s and was in turn rediscovered by Dutch computer scien-
tist Edsger W. Dijkstra, famous opponent of GOTO, in 1959 (Foltin 2011, 15). Both are 
greedy algorithms, which means that they choose the best link to take at every turn. 
Kruskal’s algorithm chooses across the entire graph, while Prim’s algorithm builds 
up a connected path. These algorithms can be modeled with paper and pencil, but 
computational randomization allows them to rapidly generate a plethora of maze 
forms, thanks to the interaction of the regularity of the grid, the deterministic algo-
rithm, and the random weighting of links.
{134}
10 PRINT CHR$(205.5+RND(1)); : GOTO 10
British computer scientist Christopher Strachey as the creator of the first 
work of electronic literature, a series of “love letters” generated by the 
Ferranti Mark I computer at Manchester University in 1952 (Wardrip-Fruin 
2005). Affectionately known as M.U.C., the Manchester University Com-
puter could produce the evocative love letters at a pace of one per minute, 
for hours on end, without producing a duplicate. The “trick” is, as Strachey 
put it, the two model sentences (e.g., “My adjective noun adverb verb 
your adjective noun” and “You are my adjective noun”) in which the nouns, 
adjectives, and adverbs are randomly selected from a list of words Strachey 
had culled from Roget’s Thesaurus. Adverbs and adjectives randomly drop 
out of the sentence as well, and the computer randomly alternates the two 
sentences. On the whole, Strachey is dismissive of his foray into the literary 
use of computers, using the example of the love letters simply to illustrate 
his point that simple rules can generate diverse and unexpected results 
(Strachey 1954, 29–30). Nonetheless, a decade before Raymond Que-
neau’s landmark combinatory work One Hundred Thousand Billion Poems, 
Strachey had unwittingly laid the foundation for the combinatory method 
of composition by computer, a use of randomness that would grow more 
central to literature and the arts in the following decades.
Other significant early works involving random recombination had 
more visible connection to literary tradition and artistic movements. The 
1959 “Stochastic Texts” of Theo Lutz combined texts from Franz Kafka 
with logical operations to produce “EVERY CASTLE IS FREE. NOT EVERY 
FARMER IS LARGE” among other statements (Lutz 1959/2005). In the next 
decade, Fluxus artist Alison Knowles and James Tenney, a programmer 
who worked in FORTRAN, devised A House of Dust. The program’s out-
put combines a regular stanza form and repetition with random variation 
in vocabulary, and was printed on a scroll of line printer paper for a 1968 
chapbook publication (Pearson 2011, 194–203). More than a decade later, 
Jackson Mac Low made use of the venerable book A Million Random Dig-
its to devise “Converging Stanzas,” which were randomly populated with 
words from the 1930 850-word Basic English Word List (Mac Low 2009, 
236). This poet’s “Sade Suit” similarly used playing cards and A Million 
Random Digits to rewrite the work of Marquis de Sade (46).
RANDOMNESS
{135}
Early Experiments in Computational Art
The 1960s were a time of radical experimentation with randomness in the 
visual arts. Even though computers were available at that point for the 
exploration of chance operations, they were used in a very limited way be-
cause it was difficult to gain access to the machines, and there was a gen-
eral distrust of computer technology in the arts. The 10 PRINT program 
is remarkable because it was created later, when these barriers were far 
fewer. The Commodore 64 was relatively inexpensive and accessible. The 
public image of the computer was changing from a machine that support-
ed technocracies to a tool for self-empowerment and creativity. Before per-
sonal computers, calculating machines could only be found in universities 
and research labs and, because of their cost and perceived purpose, they 
were typically used exclusively for what seemed more serious work, not for 
creating aesthetic images. When artists did gain access to these machines, 
it was typically through artists-in-residence programs at companies such 
as Bell Labs and IBM, and through infrastructures such as Experiments in 
Art and Technology (E.A.T.) based in New York or the Los Angeles County 
Museum of Art’s Art and Technology initiative. Many of the first aesthetic 
computer graphics were made not by artists, but by mathematicians and 
engineers who were curious about other uses to which the machines at 
their labs could be put.
Within the first years that computer images were made, random pro-
cesses were explored thoroughly. The first two exhibitions of computer-
generated graphics appeared in art galleries in 1965; both shows included 
pieces that were created using random values. In New York, the works of 
A. Michael Noll and Bela Julesz, both researchers at Bell Labs, were ex-
hibited at the Howard Wise gallery from April 6–24, 1965,  under the title 
“Computer-Generated Pictures.” In Stuttgart, the works of Georg Nees 
and Frieder Nake were exhibited at the Wendelin Niedlich Gallery from 
November 5–26, 1965, under the title “Computer-Grafik Programme.”
In 1962, Noll published a technical memorandum at Bell Labs en-
titled “Patterns by 7090,” the number referring to the IBM 7090 digital 
computer. He explained a series of mathematical and programming tech-
niques that use random values to draw “haphazard patterns” to a Carlson 
4020 Microfilm Printer. The eight patterns documented in the memo are 
the basis for his Gaussian Quadratic image that was exhibited in the 1965 
{136}
10 PRINT CHR$(205.5+RND(1)); : GOTO 10
exhibition. Noll used existing subroutines of the printer to draw a sequence 
of lines to connect a series of x- and y-coordinates that he calculated and 
stored inside an array. The x-coordinates in the array were generated by a 
custom subroutine he wrote called WNG (White Noise Generator), which 
produced random values within the range of its parameters, and the y-
coordinates were set using a quadratic equation. Through this series of 
patterns, Noll explored a tension between order and disorder, regularity 
and random values.
In 1965, Nake created his Fields of Rectangular Cross Hatchings se-
ries, which succeeds through pairing ordered patterns with random place-
ment (figure 40.2). Nake explained the way random values are used in the 
images:
Within a given (arbitrarily chosen) image size, a random number 
of hatchings were generated. Each one of them was determined 
by the following random variables: location (x, y), size (a, b), 
orientation of lines within rectangle (horizontal or vertical), number 
of lines, pen. So for each rectangle there were seven random 
numbers determining its details. (Nake 2008)
After the first wave of visual images were created on plotters and microfilm 
at universities and research labs, a few professional artists independently 
started to gain access to computers and use them in their practice. The 
artists with the most success integrating a computer into their work had 
previously created drawings using formal systems. These artists continue 
to use computers in their work to this day. Artists who worked seriously 
with computers in the late 1960s, either individually or with technical col-
laborators, include Edward Zajec, Lillian Schwartz, Colette Bangert, Stan 
Vanderbeek, Harold Cohen, Manfred Mohr, and Charles Csuri. All of them 
employed random numbers in their early works created with software.
Manfred Mohr, for example, started as a jazz musician and later stud-
ied art in Paris; he began writing software to create drawings in 1969, at the 
Meteorological Institute of Paris, during the night after researchers had left 
for the day. In 1971, Mohr’s work was featured in “Une Esthétique Program-
mée” at the Musée d’Art Moderne de la Ville de Paris (see figure 40.3), 
the first solo exhibit of artworks created with a computer at a museum. 
Random values are used extensively in the creation of the work shown. 
Documents you may be interested
Documents you may be interested