乱数

すいません、f77で0から1までの乱数の作り方をどなたか教えてください・・・。

とりあえず何から突っ込んでいいか分からん

Fortran 乱数　でぐぐれ！
話はそれからだ。

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　　　　　　　　　L_,　,　　 、　＼: : : : : : : : :i　　 ／　ぐぐったら
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　　　　　　　　l ｲ　 '-　　　　　|:/　tbﾉﾉ　　　　＼ 　　　
　　　　　　　　l ,`-=-'＼　　　　 `l ι';/　　　　　 ＼ 　ニート（２４・男性）
　　　　　　　　ヽﾄｪ-ｪｪ-:）　　　 　-r'　　　　　　　　　￣￣￣￣￣￣￣￣
　　　　　　　　　ヾ＝-'　　　　　／ /　　
　　　　　＿＿＿_ヽ::::...　　　／ ::::|
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正しい使い方だな

call srand( )
x=rand()

sin(2**n*x)

1です。
＞call srand( )
＞x=rand()
＞sin(2**n*x)
おお〜！！天才だ！ありがとうございますm(_ _)m
この板にはDQNしかいないのかと寂しい思いをしていたところでした。
救われました。

>>1
メルセンヌ・ツイスタをf77用に書き直せ

自分でやれよ

mtのfortran codeはmtのページに有るぞ。

おい。
Fortran 乱数
でぐぐったらこのページに飛びました。
さあ教えてくれ。

これをみれ。

http://www.math.keio.ac.jp/~matumoto/mt.html

ocaml用のソース書いたよー　にゃんにゃん

誰かほしいですかー？

...これからも僕を応援して下さいね（＾＾）。　　　
　　
━―━―━―━―━―━―━―━―━[JR山崎駅（＾＾）]━―━―━―━―━―━―━―━―━―
　　　　　　　　　
　　　 　∧＿∧
ﾋﾟｭ.ｰ　(　　＾＾ ） ＜これからも僕を応援して下さいね（＾＾）。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
　　＝〔~∪￣￣〕　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
　　＝ ◎――◎ 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　山崎渉　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
　__∧＿∧_　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
　|（　　＾＾ ）|　＜寝るぽ（＾＾）　　　　　　
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　＼ |⌒⌒⌒~|　　　　　　　　　山崎渉　　　　　　　　　　　　　
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　　（　　＾＾ ）＜ ぬるぽ（＾＾）　　　　　　
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
　　　 (⌒V⌒)　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
　　　│ ＾ ＾ │＜これからも僕を応援して下さいね（＾＾）。　　　
　　⊂|　　　　|つ　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
　　　（＿）（＿）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　山崎パン　
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
　　　 　∧＿∧　 ∧＿∧
ﾋﾟｭ.ｰ　（　 ・３・） (　　＾＾ ） ＜これからも僕たちを応援して下さいね（＾＾）。
　　＝〔~∪￣￣￣∪￣￣〕　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
　　＝ ◎――――――◎ 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　山崎渉&ぼるじょあ

Hier werden Computer gebaut.
Die Autos werden in Stuttgart produziert.
Die Zeitung wurde viel gelesen.
Der Wein muss heute noch getrunken werden.

Gestern hat es geschneit und heute regnet es, Morgen wird das Wetter besser.
Es ist schön, wieder in sim-bbs zu sein. Es ist schön, gute Freunde zu haben.
Ich habe Lust, ins hky-bbs zu gehen. Ich lebe nicht allein. Ich gehe ins hky-bbs, statt ins Büro zu gehen.
K.yamashita...Er geht noch, obwohl er schon alt ist. Er ist weder nett noch sch6ouml;n.

Sie hat zwei Schwestern und drei Brüder. Sie ist nicht nur nett, sondern auch reich.
Ich weiß, dass sie sie liebt. Und ich weiß, dass sie sie geküsst hat.
Sie steht morgens um 9 Uhr auf. Ich muss einen Brief schreiben.

Wir betrachtet ihn. Wir betrachtet uns im Spiegel. Sie verführt ein Mädchen.
Ich will houte oder morgen mich waschen. Ich habe den Auftrag, sie am Wald abzuholen.
Ich vergesse es, das Haus abzuschließen. Sie ist die fleißigste in dieser Klasse.
Wer nicht arbeiten will, soll nicht essen. Ich schenke es Ihnen.

Wir haben auf der Party viel gelacht. Er geht mit seiner Freundin oft ins Kino. Ich zeige dir meinen neuen Computer.
Warum bist du nicht gekommen ? Weil ich krank war. Er sucht schon wieder seine Brille. Das Restaurant war leer.
Ich verstehe es noch nicht ganz. Meistens arbeite ich vormittags in der Bibliothek.

Ich muss schwer aufpassen. Das ist zu schwierig für mich. Er ist äußerst schwierig.
Der Lehrer ist äußerst streng. Peter hat mir gesagt, er liebt mich. Sie ist schwer verletzt.
Seitdem es wieder wärmer geworden ist, spiele ich jeden Tag Tennis. Er ist zu schwer.
Ich gehe immer mit dem Hund spazieren. Wir fahren jetzt gegen den Wind. Der Wind kommt von Westen.
Es ist schwer, mit ihm auszukommen. Das Buch ist für ihn zu schwer. Alles dreht sich um ihn.

Ich weiß es wirklich nicht. Er hat die Prüfung bestanden. Meistens arbeite ich vormittags in der Bibliothek.
Sie arbeitet nachmittags in einem Supermarkt. Sie war ganz allein im Zimmer. Er ist allein mit ihr. Das weiß ich von allein.
Sie allein kann uns helfen. Meine Tochter kann schon allein gehen. Der Tank ist leer. Das Zimmer war ganz leer.
Ich verstehe es noch nicht ganz. Eine ょぅιﾞょ schmeckt sehr gut. Ich schreibe ein Buch über 幼女.

Ich habe ein Geheimnis vor ihm. Ich will ihm mein Geheimnis entdecken.

Ich weiß nicht, ob sie krank ist. Ob sie morgen kommt, ist mir nicht bekannt.
Die Tatsache ist wohl bekannt. Das ist mir bekannt. Ich weiß wohl, dass Sie Recht haben.
Die Flasche ist fast leer. Ich hätte es fast vergessen. Das ist mein gutes Recht.

36 ：B・N・F ◆mKx8G6UMYQ ：04/03/06 02:49 ID:kyul+4/n
>>33
別に嫉妬とかやっかみだなんて思わないですよ。
証拠を見せたわけではないので疑うのは当然だと思います。
私が１８０万から１億にする過程ではすごい下げ相場でしたが
現物のみの短期の逆張りで簡単に儲かりました。というのは私は逆張りが好きで
株は逆張りが有利だと思っているからです。

545 名前：B・N・F ◆mKx8G6UMYQ sage 投稿日：05/02/18 16:05:25 ID:buPzQ5GJ
>>537
ほとんどスイング
デイトレはあまりやらないです。
スイングのつもりで買って結果的にデイトレというのは多いですが
最初からデイトレのつもりで買うことは少ないです。
デイトレに集中してるとスイングすべき株見つける時間が足らないです。

581 名前：B・N・F ◆mKx8G6UMYQ [] 投稿日：04/04/13(火) 16:56 ID:TppAbl8z
>>532

フジタの買い持ち越し分で＋１５万位、キーイングホームの買い持ち越し分で＋６０万位
飛島建設の買い持ち越し分で＋４０万位、太平工業の買い持ち越し分で＋１０万位
三井住友建設の買い持ち越し分で＋５０万位、熊谷組の買い持ち越し分で＋３０万位
東洋建設の買い持ち越し分で＋５０万位、五洋建設の買い持ち越し分で＋１５万位
サン・ジャパンの買い持ち越し分で＋１５万位、フォーサイド・ドット・コムの買い持ち越し分で＋２０万位
アセット・マネジャーズの買い持ち越し分で＋９０万位、サイバーファーム の買い持ち越し分で＋５０万位
総合医科学研究所の買い持ち越し分で＋５万位、日本ケアサプライの買い持ち越し分で＋３０万位

綜合臨床薬理研の買い持ち越し分で＋３２０万位、フィールズの買い持ち越し分で＋２５万位
ネクサスの買い持ち越し分で＋４０万位、ジモスの買い持ち越し分で＋４０万位
ドワンゴの買い持ち越し分で＋５０万位、バンダイネットワ−クスの買い持ち越し分で＋１５万位
アプリックスの買い持ち越し分で＋３５万位、コネクトテクノロジーズの買い持ち越し分で＋８０万位
三井物産テレパ−クの買い持ち越し分で＋９０万位、日本カ−バイドの買い持ち越し分で＋１５万位
Ｄ．Ａ．コンソーシアムの買い持ち越し分で＋１２０万位、ライブドアの買い持ち越し分で＋７５万位
サイバードの買い持ち越し分で＋３０万位、データベース・コミュの買い持ち越し分で＋１５万位
ヤマシナの買い持ち越し分で＋５万位、蛇の目ミシンの買い持ち越し分で＋２０万位
エスケ−エレクトロニクスの買い持ち越し分で＋３５万位、野田スクリーンの買い持ち越し分で＋２５万位
ジオマテックの買い持ち越し分で＋１５万位、いすゞ自動車の買い持ち越し分で＋１１０万位
日本バルカーの買い持ち越し分で＋１０万位、りそなホールディングスの買い持ち越し分で＋１２０万位
みずほ信託銀行の買い持ち越し分で＋４０万位、関西アーバン銀行の買い持ち越し分で＋３０万位
マネックス証券の買い持ち越しで＋１００万位、レーサムリサーチの買い持ち越し分で＋５０万位
パシフィックマネジメントの買い持ち越し分で＋２０万位、ランドの買い持ち越し分で＋５０万位
シーズクリエイトの買い持ち越し分で＋３０万位、アイディーユーの買い持ち越し分で＋６０万位
インボイスの買い持ち越し分で＋４０万位、東海観光の買い持ち越し分で＋３５万位
（損益はすべて前日比のものです）

これは昨日持ち越した株ですが朝一旦利食って一時ノーポジになりました
その後買って持ち越した株の損益は含み益の株、含み損の株で大体トントンですね。
前日比では大体＋２２５０万円位ですが、税金分を引いて＋２０１０万円で報告しました。

昨日は新興がやたら強かったんでそれに合わせて新興市場の株を多く持ち越しましたが
私は流動性さえあればなんでも買いますね。昔からそのスタイルです。
でも東証一部で売り板、買い板両方とも１０万株以上並んでるような株が
一番好きですね。

なんきょう

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　　　　　　　　　　//／　　 .,,,-'-,,,,__
　　　　　　 '''---,,i.|／ ''--,,　　　.'--, ヽ
　　　　　　_,--'',.ｲ　　　　　 .＼　.--,, .ヽ
　　　　.／,,ｨ ／ .i　,　　 ＼　　 ` -,,_ `ヽ_
　　　./／/.'/ ,ｨ ﾊ ＼ ＼　＼　　　　` - .、-__
　　　　 .ﾉ//./ | ! .＼-,,,,_____＼　i'.ヽ　　　/~`,
　　　　　./ノ|.|（.ノ　　 ,---,,,_　＼i　.|）.`./　./
　　　　 .ﾉ　 .!|　| .,- 　 '~~~　　 _　.|　|`./　/ヽ
　　　　　　　 .!　＼ .' ,ノ　　　（　.ヽ|　Ｖ　/,,-''~￣_)
　　　　　　　　　　　.>.＼）　　　ヽ　` ,　　　＜ ~
　　　　　　　　 ,,--┴ ┳.ﾆ二フハ　　ヽ　　_ .` - .､
　　　　　　　／／ y- ,ヽ)).ノ　ｲ .i.>､　　　ノ .~ ''''''''
　　　　　　／.｢　 '　　--((./.（ .i　 ヽ`-- '＼＼
　　　　 ／　　|＼　　　'~'.、 ﾊ　!　 .` --- , _.）.）
　　　.／　,,／|,　.` -、 ／/（ .!　ヽ　　　　　 .／
　　 ./ r''　　 .! ＼　　~　./　ヽ　　ヽ, _　　 ノ
　　././　　　　　　＼ ,, -　　 .ヽ　　　- >~
　　ﾉ/　　　　　　　　／ﾉ　　　 .ﾉ　,,--''
　 （　　　　　　　 .／ﾉﾉ　　　　　.ﾉ
　　.＼__　　　_ ノ　.ﾉﾉ　　　　　ｲヽ
　　　　　` ７　ヽ　// ／　　ノ ﾉ 人
　　　　　　）　　 　＞>　　　　　./　!
【佐倉広夢】
「んもう・・・>>1さんまた駄スレ？駄スレ控えめにね」
「>>2さん、２日間だけ僕の恋人になって」
「>>3さん、デートしよ、ね！いいでしょ。デート、デート♪」
「>>4さん、あま〜いアイスクリーム食べに行こ♪」
「>>5さん、やっぱり女の子がいいの？男の子の僕は嫌いなの？」

>>10
>mtのページに有るぞ・・・
mtのページって？mtのURLを教えてもらえませんか。

>>29
http://www.math.sci.hiroshima-u.ac.jp/~m-mat/MT/mt.html
これでいいのかね？

FORTRAN用は↓からな
>さまざまなバージョン・いろいろな言語での実装など リンク集

　∧＿∧　 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　;　,;从　,
　(　・∀・) ((ニ(ニ(l　　　　　　　　　　ｶﾞｯ　, ''"´"''': ; . 　　　　　、ﾞ,',::､⌒::;.,'."));":
　(　つ|_||三三二弌ll============lﾆlll),,　　 . : ;　　_," 　　`.､:.(`:'⌒::"`.;`⌒ﾞ":←>>14
　(＿)＿)ﾆ〃l,＝l┘　　　　 　　　　　　　　"''　-''''"´ 　　　　;;.゛;((:;;｀';::,");;";;;）)`.;

本家スレ。
乱数スレ
http://science4.2ch.net/test/read.cgi/math/1126350979/

>>32
間違えた。
乱数スレ
http://science4.2ch.net/test/read.cgi/math/1126350979/
http://mobile.seisyun.net/cgi/read.cgi/temp/science4_math_1126350979/l50

>>30
Mersenne-Twister法のMersenneって、提案者松本眞の愛称だったのか。

擬似乱数が一様乱数とみなせるための必要条件は、等確率性、無規則性の2つ。
使用する乱数の検定
http://www.aero.ds.shibaura-it.ac.jp/旧HP/zemi/zemi10.htm

>>34
京都大学総合人間学部助教授時代の松本眞氏の講義の録画が、Web上に
あった。慶應義塾大学の特別講義として行なわれたものらしい。
「間違いだらけの疑似乱数選び」　1時間20分
−2002.02.06　慶應義塾大学　湘南藤沢キャンパス−
http://www.soi.wide.ad.jp/class/20010000/slides/03/03_1.ram
http://www.soi.wide.ad.jp/class/20010000/slides/03/index_1.html

スレ立てと全く意趣違いなんだが乱数に関する質問なんでだれか頼むm(__)m

エクセルで乱数発生して確率シミュレーションプログラム書いたんだが、
例えば７/100の確率をシミュレーションする場合に、
０から99までの整数乱数に対して当選数値を０〜６に設定した場合と、14で割り切れる数に設定した場合とで
結果が違って来るんだがこれはいったいなぜなんだろうか…

結果からいうと、０〜６の場合は何万回サンプルしても７/100を割り込んでしまい、
的確なシミュレーションができない

>>37
0〜99迄の乱数はどうやって生成しているの？
あと，0〜99の全ての数の確率分布をグルフ化すると0〜6迄のどこかが偏って
ない？
なお，14で割り切れる数は14*0,14*1,..,14*7の8つあるので，0〜6の7つのサンプルの
場合と結果が違うのは当然．
つーか，わざわざ整数を使わなくても，0以上1未満の実数値の乱数が1/7以下
とすれば良いじゃん．

あと，0〜【99／6】の全ての数の確率分布をグ【ル／ラ】フ化すると0〜6迄のどこかが偏って

つーか，わざわざ整数を使わなくても，0以上1未満の実数値の乱数が【1/7／7/100】以下

by manued

>>37
>０から99までの整数乱数・・・
の元乱数は、=Rnd()ですか？分析ツールの均一分布ですか？

>>40
まあ、ようするに、あれだ、
エクセルなんてつかってモンテカルロ・シミュレーションする人は、
自分もきまぐれちゅーことだな

>>41
>エクセルなんてつかってモンテカルロ・シミュレーションする・・・
懸念事項には、何があるのですか？

>>42
生成乱数が怪しい。
32 ：やっとるで ：01/09/24 21:39
・・・・多少怪しい乱数ですが、エクセルでモンテカルロも
します。VaRで5000回くらい・・・・・・
エクセル使ってシミュレーションしてる方います？
http://science6.2ch.net/test/read.cgi/sim/998445770/32

普通に２重振り子の原理を使い精度の良い数値を２つ用意して
それを単純合成すれば乱数（カオス）になるよ
言語が持っている乱数はビット数が少ないだけ。１００倍ぐらいの
ビット数を用意すれば癖などほとんどみられない。

乱数の出現の等確率性と無規則性を検定するには、どのように
やればよいのですか？

>>42
”Excel の乱数は線形合同法という手法で生成しているので、周期が9 桁程度と短い上に、
乱数としても偏りがあると言われています。
Monaco の乱数は定評のあるメルセンヌ・ツイスター法で生成され、品質が非常に高い上に
周期も6000桁以上あり、高精度なシミュレーションには最適です・・・”
Monaco FAQ　5．Excelの乱数は何が問題？
http://www.msi.co.jp/monaco/faq.html#13

>>46
単に周期の問題だろ。
品質とは使うジャンルで異なる、一様性だけが
品質が高いとか思っているのかな？

そもそもオマエは言葉の扱いを間違っている。
「乱数」×
「擬似乱数」〇

>>47
>単に周期の問題だろ・・・
その長周期性が、擬似乱数では重要だろう。
Monacoのベンダーの数理システム社に対し、ここで噛み付いて
どうするんだ？

>>46
>周期が9 桁程度と短い上に、乱数としても偏りがあると・・・・
9 桁というのは、数値の反復周期が10^9乗すなわち10億
個オーダーってことか？10億個オーダーの乱数列を必要と
するシミュレーションって、何の分野なんだ？
偏りというのは、数値の出現分布が[0,1]区間内で均等で
なく偏るってことなのかな？

平均 μ、標準偏差 σ の正規分布 (-∞,∞)にしたがう正規乱数の生成式が、Excelでは
　　　Excel乱数式： = μ+σ*(-6+Rand()+…+Rand())
　　　ただし Rand()+…+Rand() は 12 個の和
って、これで正規分布になるのかな？
扱う母集団分布とその標本生成乱数式
http://econom01.cc.sophia.ac.jp/sda/05/iestima.htm

"擬似乱数生成アルゴリズムは，有名な線形合同法(linear congruence methodd) や90 年
代からの標準乱数生成法：Lagged Fibonacci 生成法・Mersenne Twister などを含め様々
な生成法が提唱されているが，それらの方法で生成された乱数列が十分に“でたらめ” か
どうか，すなわち上記の意味で正しく乱数であるかどうかを判断するには，統計的な検定
が必要となる・・・・”
円周率を用いた擬似乱数生成法の統計的検定　江本和彌
http://www.is.nagoya-u.ac.jp/thesis/M2005/cm/M350301018j.pdf

>>45
>乱数の出現の等確率性・・・・
等確率性って、何？

random streamer物理乱数発生装置というのがあって

私も確か３万円ぐらいで買って一応持っています。

http://blogs.yahoo.co.jp/meet3152002

↑これはひどい

>>51
我々が生きている時間では常に同じ値しかでない乱数とか。
１兆年ぐらい先から普通の擬似乱数に似た状態へ移行する、
これでも乱数には間違いはない。
しかし我々が扱えるのは真の乱数ではなく、擬似乱数でしかない
擬似乱数で重要なのは扱うテーマで偏りや規則が現れ難い性能があるという
乱数ではない要素が重要になる。

概念と必要な事実を混同するのはよくない。

>>54
>概念と必要な事実を混同・・・・
必要な事実って、何のこと？

130 ：名無しさん＠５周年：2006/12/25(月) 21:53:06
乱数を用いたモンテカルロ法を詳述。
統計的データ解析のための数値計算法入門　岩崎学　朝倉書店　2004　3,885円（税込）
http://bookweb.kinokuniya.co.jp/htm/4254126670.html
http://www.asakura.co.jp/books/isbn/4-254-12667-0/
モンテカルロ法
http://science6.2ch.net/test/read.cgi/sim/949251356/130

>>56
乱数レスがあった。
87 ：名無しさん＠３周年：03/10/25 15:19
81 ：名無しさん＠３周年 ：03/10/13 16:33。
43 ：MPI姫初め ：02/07/06 04:02
モンテカルロ法での乱数シードの選択は、けっこう複雑な問題です。皆、統計上の
話ばかりするけれど、モンテカルロ法とは乱数のことではない。使う分野によって、
歴史があって微妙に乱数のアルゴリズムは同じでもシード等は微妙に違う。別のシ
ード等が統計的に良いとわかっていても、膨大な参照解が蓄積されているので簡単
には変えられない事情もある。
目的にもよるけれど、システム備え付けの乱数ルーティンを使うのは感心しない。
モンテカルロ法では、乱数ルーティンは自分でソースレベルで用意しておくほうが
よい。その意味では、単純な合同法　I(k+1)＝mod(λ*I(k),P）r(k+1)=I(k+1)/P　が
よい。MT法も悪くはないのだけど、自分でコントロールするには大きすぎる。
やるなら、ソースレベルで全部理解しておくのが望ましい。
これは、勿論、製品レベルでの提供の場合である。単なる、プロト程度ならばここ
まで拘らなくてもよい。ただ、ここまでやらないとシミュレーションに対する乱数
の問題を議論することはできない。
合同法ならば、I(k+m)=mod(λ**m*I(k),P)でｍステップ先に跳ばすことができる。

＞（必要な乱数の数）×（ノード数）個発生させて、ノードごとに違うところを
＞切り出して使うのが一番簡単です。
ということです。ここで、I(k+1)＝mod(λ*I(k),P）等の整数演算は６４ビット
または、４８ビット整数演算する必要があります。
合同法は、馬鹿にされているところもありますが、そういう人たちは、殆んどが
３２ビット整数演算しているようです。
モンテカルロ法
http://science6.2ch.net/test/read.cgi/sim/949251356/87

真の乱数がどのようなものか、その例を有限の文字で記述することは出来ない。

>>29
古典的rand とMersenne Twister
http://www.soi.wide.ad.jp/class/20010000/slides/03/6.html

Excel／分析ツール／乱数発生で用意されている分布乱数の補完版なのかな？
各種乱数　　　　　
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/stats-by-excel/vba/html/random.html

↑http://jp.youtube.com/watch?v=OaLgIyoxzWs

同じ数字が１億回連続しても、それは真の乱数の可能性がある。
それほど真の乱数は一様分布も極所状態が続く可能性も不定である。

我々が必要なのは一様に見える乱数で規則が測定できない周期があるという
こと。下手なアルゴリズムであっても周期が無限に近いものであれば
問題はない。

>>62
有限と無限の問題？
”有限と無限、現実と理想化、特殊と一般といった、古来からの飛躍の
必要性である。つまりどのような性質も、現実においては近似的にしか
成立しないことを認め、その理想的または典型的ケースにある程度近い
もので代用するしかない・・・”
乱数と確率事象
http://econom01.cc.sophia.ac.jp/sda/random.htm

”本書は、複雑に絡み合う暗号技術を、たくさんの図と やさしい文章でていねいに解説した
入門書です。本書では、対称暗号、公開鍵暗号、デジタル署名、一方向ハッシュ関数、メッ
セージ認証コード、擬似乱数生成器、PKI、PGP、SSL/TLSといった現代の暗号技術を解きほぐ
していきます・・・・”
暗号技術入門 ―― 秘密の国のアリス　結城浩　ソフトバンククリエイティブ　2003/9/30　￥3,150
http://www.hyuki.com/cr/

なぜ５年前の本

このdllを使うと、どういう乱数が得られるのですか？
Generating random numbers (randoms.dll)
http://www.sci.kagoshima-u.ac.jp/~dllsa/dlls/randoms/randoms.html

滋賀大教員の作成した各種分布乱数生成ソフトがWeb上にあったのだが、最多
生成数100個ばかしで、モンテカルロシミュレーションをやることがあるのか？
ワイブル分布に従う乱数列とかは、どういう解析時に使うものなの？
JavaScriptによる乱数発生プログラム
http://www.biwako.shiga-u.ac.jp/sensei/mnaka/ut/data.html#Random

フリーウェアのLisp-Statにも、乱数生成機能が用意されているようだね。
”Lisp-Stat では
> (normal-rand 100)
で標準正規分布 N(0, 12) に従う正規乱数が100個・・・”
一般の正規乱数の生成法
http://cluster.f7.ems.okayama-u.ac.jp/~t2/appstat/normal-rand.html

コーシー分布乱数も生成できるんだね。
200 ：１３２人目の素数さん：2008/01/04(金) 17:16:13
>>198
コーシー分布にしたがってランダムに数を生成させる方法を述べよ
仮にそのような標本が取得できたとして母平均を推定する方法を述べよ

201 ：１３２人目の素数さん：2008/01/04(金) 18:42:25
>>198　>>200
コーシー乱数は、区間(0, 1)の一様乱数の arctan 変換で作れるよ。

あと位置と尺度を一般化したコーシー分布、例えば
http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%B3%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%BC%E5%88%86%E5%B8%83
の母数は、「母平均」や「母標準偏差」ではない。
母平均も母分散も存在しないからね。

また標本平均も同じコーシー分布にしたがうから、位置母数の推定には不適。
というか、そもそも推定している対象が存在しない。
コーシーの位置母数は、「母中央値」と考えて、標本中央値で推定するのが吉。

つまり、裾長分布の兆候を持つデータの位置母数推定で、
標本平均を使うのは危険。経験的には、外れ値を除外したり、
両端を一定率で除外した調整平均が使われている。
一方、正規分布など特定の分布では少し効率が悪いが、
「標本中央値なら常に安全」という教訓になるのがコーシー。

202 ：１３２人目の素数さん：2008/01/04(金) 18:49:11
コーシー分布にしたがってランダムに数を生成させる方法はある。
まず、（-∞, +∞）の一様分布の確率変数p(x)を用意する（ただし、厳密な意味ではこれが一番難しい）。
あとは、コーシー分布y=f(x)の逆関数x=φ(y)を用意して、
q(y)=Σp(φ(y))・dφ(y)/dy
で定義されるq(y)で数を生成すればＯＫ。ただし、x=φ(y)は二価関数なので、単調増加の領域と
単調減少の領域に分けてΣを計算すれば良い。

208 ：202：2008/01/04(金) 19:09:23
>>206
小針の確率・統計入門のP49§3確率変数の変換に書いてある
統計学なんでもスレッド7
http://science6.2ch.net/test/read.cgi/math/1193183539/198-208

@RISKって、聞かないソフト名だな。
180 ：名無しさん＠そうだ選挙にいこう：2006/10/01(日) 03:50:36
>>137
モンテカルロ法がやれるExcelアドインもあるようだね。
@RISK 4.5 for Excel　日本語版　palisade　£595
http://www.palisade-europe.com/risk/jp/
【質問不可】Excel総合相談所スレの雑談・議論スレ2
http://pc11.2ch.net/test/read.cgi/bsoft/1151651536/180

等確率性、無規則性の検定って、何分布を使う検定なのだろ？
”本研究では乱数として基本となる一様擬似乱数を用いた。乱数の発生方法はC言語の
標準ライブラリ関数にあるrand()を用い80万個発生させた乱数からなる乱数列を、一様
乱数が備えるべき条件である等確率性（等出現性）、無規則性の検定を行い、有意水準
5%で通った乱数列のみを用いた・・・・”
使用する乱数の検定
http://www.aero.ds.shibaura-it.ac.jp/%E6%97%A7HP/zemi/zemi10.htm

>>32
数学板に、再び乱数スレができたようだ。
乱数の生成方法を必死になって考えるスレ　2008/02/16-
http://science6.2ch.net/test/read.cgi/math/1203153071/

分散共分散行列に従う乱数を生成させたいのですが、コレスキー分解して、正規標準分布に従う乱数をかけ合わせる、であっていますか？

たくさん乱数をつくっても、もとの分散共分散行列になかなか収束しないように見えます。


m<- matrix( c(1.0, 0.5, 0.5, 0.5, 2.0, 0.3, 0.5, 0.3, 1.5), ncol=3)
c<- chol(m)

r<- matrix( rnorm(3*1000*1000), nrow=3)

val<- c %*% r
cov(t(val))

>たくさん
何個？

教えてくれ。スロットやパチンコの波は乱数によってある程度制御してるものなのか？
だとしたら〜後出やすいとか機種によってくせとか出るのか？

>75
3x3の分散共分散行列にたいして、100万組の乱数（１組＝３個）


もとの分散共分散行列が
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1.0 0.5 0.5
[2,] 0.5 2.0 0.3
[3,] 0.5 0.3 1.5


結果が
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1.4987474 0.67865337 0.55953481
[2,] 0.6786534 1.74672049 0.04315838
[3,] 0.5595348 0.04315838 1.24925934

0〜1の実数範囲を持つ乱数サイコロって、どういうやつ？
611 ：１３２人目の素数さん：2008/02/27(水) 09:01:45
・・・0〜1の実数範囲を持つ乱数サイコロをn回振るとき、平均が90％以内で理論値0.5±0.0001
くらいになるnはいくつですか？

616 ：１３２人目の素数さん：2008/02/27(水) 21:06:02
>>611
乱数ｻｲｺﾛを一様分布と仮定すると、分散が分かるから、後は中心極限定理による
正規近似でいいんじゃないかな。
統計学なんでもスレッド7
http://science6.2ch.net/test/read.cgi/math/1193183539/611-616

パチスロ遊戯器には、乱数生成装置がついているんだね。
819 ：812です：2008/04/10(木) 07:51:32
>>816
パチスロは台に乱数を生成する装置がついていて、
レバーを叩いた瞬間に0〜65535の65536個の値の中から一つが抽出されます。
その結果によって大当たりか否か等が決められています。

例えば取得された乱数の値が
1〜300なら『777』
301〜400なら『中当たり』
401〜500なら『小当たり』
0なら『プレミア当たり』
などのように、なっています
乱数の取得方法のソースは見つかりませんでしたが、
完全確率(独立試行)だと言われています

820 ：続き：2008/04/10(木) 07:58:40
パチスロには色々な機種があり
実際は65536個ある乱数の中にある『大当たり』の乱数が
もっと細かく分けられている機種や大当たり乱数がもっと沢山ある機種など
さまざまです。

機種Aは
1〜300までの大当たり乱数のうち
1〜150までを引いた場合には『赤い777』が揃います
151〜300までを引いた場合には『青い777』が揃います
実際にはどちらの777が揃っても出てくるメダルの枚数は同じで優劣はありません。

機種Bは単純に
1〜300の乱数を引けば『赤い777』が揃います。

理論上はどちらの機種も大当たり確率は変わらなので、当たりの波も変わらないと私は考えています。

821 ：１３２人目の素数さん：2008/04/10(木) 08:04:49
しかし知人は
Bの機種ではAの機種より確率の低い当たりが２つ合わさって
Aの機種の大当たり確率と同じになっているため、
Aの機種より大当たりが連チャンしたり
なかなか当たりが出てこない状態が続きやすい
と言っていました。
時間がないのでまた後ほど・・・

824 ：１３２人目の素数さん：2008/04/10(木) 17:46:34
>>821
出現確率が同じなのに、
一定回数内での出現回数の分布に違いが出るのは、
試行の独立性が成り立っていない時。

コンピュータで発生する擬似乱数は
１）　出現確率は長期的な相対度数の意味において正確
２）　独立性は原理的に不完全（実用上問題が無い程度には改善可）

人間の感覚は結構鋭いから、その知人が言うように、
一方の機種は出現回数の分布に偏りがある
可能性が高いと思う。（たぶんプログラマーが乱数に無知なため）

825 ：８２４：2008/04/10(木) 19:40:43
＞一定回数内での出現回数の分布に違いが出るのは、
大当たりが起きるまでの回数の分布、の方が適切だった

826 ：812：2008/04/11(金) 00:40:09
>>824
＞２）　独立性は原理的に不完全（実用上問題が無い程度には改善可）
巷ではパチスロの抽選は独立試行であるように言われていますが
実際にはそれは不可能という事ですね？
私自身も抽選についてあれこれ調べてみましたが、やはりその通りでした。

理論派、非理論派問わず、この件を数人に聞いてみたところ
理論派の人でも『数学的にはABで違った挙動は見られないはずだけど
実践上の感覚ではBの方が波が荒いような気がする。
あくまで感覚だから当てにならないと思うけど・・』
といったような意見がほとんどでした。

今回はどうもありがとうございました。
統計学なんでもスレッド7
http://science6.2ch.net/test/read.cgi/math/1193183539/812-826

今週末に、研究集会があるようだね。
科学研究費「計算代数統計学の展開」研究集会
「一様乱数のたたみこみと Eulerian number」竹村彰通(東京大学)
日時: 2008年6月28(土) 9:50-10:20
場所: 東京大学本郷工学部6号館 3階 セミナー室 C
http://mid.ism.ac.jp/stats/msg00609.html

乱数を発生させるアルゴリズムであるSIMD-oriented Fast Mersenne TwisterをFORTRAN77で記述したプログラムを探しています。
もしよければプログラムのある場所を教えてください。

その手の情報はオリジナルの作成者に集まるから
先にそっちに訊くべき

>>83
これは、使えますか？
G05SAF - (0,1]の一様分布から疑似乱数列を生成
http://www.nag.com/numeric/fl/nagdoc_fl22/pdf/G05/G05SAF.pdf

>>79
リアルパチ屋の機種はホルコンで当たり信号システムだろうから純粋に毎回抽選してるかは疑問だけどな

>>62
昨夜NHK総合で、珍しくも数学話題ドキュメンタリを放送していた。素数話題が
主だったが、素数の並びの規則が明らかにされれば、暗号や乱数の現在の前提が
一変するのかな？
NHKスペシャル｜素数の魔力に囚われた人々〜リーマン予想・天才たちの闘い〜
2009年11月15日(日) 21時00分〜21時49分
http://www.nhk.or.jp/special/onair/091115.html

>>58
謹賀新年！
6 ：名無しさん＠１周年：2001/02/18(日) 18:17
　そうなのです。普通の疑似乱数では
収束が遅くて使い物にならないのよ。
　…結局参考書はなかった。仕方がない・・・・
一様分布列 or 低食い違い列について
http://science6.2ch.net/test/read.cgi/sim/981982326/6

>>82
今週末に、研究集会があるようだね。
統計数理研究所　共同研究集会
物理乱数・擬似乱数の発生法・検定法とその周辺
日時: 2010年3月12日　10時から17時
場所: 統計数理研究所　セミナー室2（D304）
http://mid.ism.ac.jp/stats/msg01051.html