计算机中的伪随机和真随机有着本质的区别。

真随机是指事件的结果是完全不可预测的，就像抛硬币或掷骰子一样，每次的结果都是独立的，无法被预测或复制。在计算机中，真随机通常是通过物理过程来生成的，比如测量放射性衰变的时间间隔，或者使用专门的硬件随机数生成器。

而伪随机则是指通过算法来模拟随机过程。伪随机数生成器（PRNG）是一种能够生成看似随机的序列的算法，但实际上这些序列是可以被预测和重现的。伪随机数生成器通常基于一些确定的初始值（种子），并通过一系列的数学运算来生成序列。

总的来说，真随机是不可预测和不可重现的，而伪随机则是可预测和可重现的。在计算机科学中，伪随机被广泛应用，因为它足够“随机”以满足大多数应用的需求，同时又能保证可重现性和可测试性。但在需要高度安全性的应用中，如密码学，真随机则更为重要。