选择合适的参数可以得到较好的伪随机数序列。无论是使用哪种方法，都需要注意选择好的随机种子，以及根据具体需求合理选择算法和参数来生成伪随机数。同时，不论使用何种方法生成的伪随机数，都不具备真随机数的统计特性和安全性，因此在对安全性要求较高的场景下，应当使用真随机数生成器。
要找到伪随机数的规律，或者说如何产生伪随机数，可以采取以下几种方法：
1. 线性同余法（Linear Congruential Method）：这是最常用的一种伪随机数生成方法。公式表达为：Xn+1 = (a * Xn + c) % m，其中Xn为当前生成的伪随机数，a为乘数，c为加数，m为模数。选择合适的参数可以得到较好的伪随机数序列。
2. Mersenne Twister算法：这是一种采用位运算和异或运算的伪随机数生成算法。它生成的随机数序列具有较长的周期和良好的统计属性，广泛应用于各种编程语言中。
3. 随机数发生器库：许多编程语言都提供了随机数发生器库，可以直接调用其中的函数来生成随机数。这些库通常采用复杂的算法和随机种子来生成高质量的伪随机数。
4. 通过物理随机事件产生：利用物理随机事件的不可预测性，如测量环境中的噪声、温度变化等，可以得到更接近真随机数的伪随机数。这种方法需要使用特殊的硬件设备或传感器来获取物理事件，并将其转化为数字。
无论是使用哪种方法，都需要注意选择好的随机种子（即初始值），以及根据具体需求合理选择算法和参数来生成伪随机数。同时，不论使用何种方法生成的伪随机数，都不具备真随机数的统计特性和安全性，因此在对安全性要求较高的场景下，应当使用真随机数生成器。