疑似乱数２

>>413
それを定量的に調べる方法はありますか?

>>424
http://csrc.nist.gov/groups/ST/toolkit/rng/index.html

メルセンヌ・ツイスタでseedはどうやって与えれば良いの?

初期化関数の引数にシードを与えればいいよ。

それやってみたのですが、最初の方は似たような数字になってしまいます。

内部状態が2kバイト強あるから、先頭から4kバイト弱ぶんぐらい読み飛ばす。

あと、十分な量のseedを与えることができるインタフェースが用意されてないか、確認する。

>>428
それ、小さいシードで初期化するときの実装が古いやつなんじゃないか？

何万個か読み捨てればいいよ。

Perlでメルセンヌツイスタをつかえますか？

うん

rand(0)とrand(1)どちらも同じ乱数列を生成するのですが、
そのように決まっているのですか?
それともたまたま使っている処理系が、0と1で同じ乱数列を吐き出すのですか?

rand()って引数いらんのでは？
説明めんどいからsrandも調べてみ
色々わかるから

ちなみにrand()は精度低い乱数

>>434
お使いの処理系のマニュアルをご覧ください。

つーか、言語も何も判らんのに答えられるわけないとは思わないもんなのだろうか。

回答もランダムです

MATLABやRならrandはメルセンヌツイスタになってるよw

>>429だな。
少なくともオフィシャルの実装には配列でシードを与える関数がある。

static uint64_t x = seed;
x ^= x << 21;
x ^= x >> 35;
x ^= x << 4;
return (uint32_t)x; // doesnt pass

そのまま返しちゃだめです

Kiss99ってのがあるのをここで見て調べたら、L'Ecuyerがそう呼んだだけだった。
つまり、Marsagliaが1999年にユースネットへ投稿した有名な「挑戦状」、
　'Random numbers for C: End, at last?'
で紹介されていた'KISS(Keep It Simple Stupid)'のことだった(笑)。

monoが

fortranでのSFMTの最速実装っていまどんなのあるの?

A simple demonstration of twenty Pseudo Random Number Generators
www.dotup.org/uploda/www.dotup.org4761462.zip.html
Have fun with it !

擬似乱数が真の乱数に近づく条件は周期を無限大にすること、
周期が長いとどういうことが起きるか？
数値の分布が極所で揺らぎ（歪む）出すってこと

質の良い擬似乱数は使う範囲において一様性の分布が求められる
例えば１から６までのサイコロを演出したとき１万回振って
どの目もほぼ同じ確率になること。

これが1京の1京乗回となる場合に1万回部分の区切りの中が同じ一様性
であるかは別の話しとなる。1京の1京乗回行えば1万回分サイコロを振った
分布より確実にどの目も同じになるわけで、どの側面で優秀かは別の話しである。

暗号のソースである良い擬似乱数とは予測困難性の高いことである、
それは一様性が確実であれば1万回振ったとき最後の1回は高い確率で
予測できてしまう。それはその周期でどの目も一様に分布するから
その性質を維持する為に1万回目は過去のデータから特定できる
ってことである。

計算で求められる擬似乱数に秩序などないと考えるバカがいるが
擬似乱数を求める式でその擬似乱数を割り切れるという秩序がある。
同じ計算が同じ結果を出すのは当たり前すぎる。
方法が統一されているそれは次の値がでるパターンが前の目で確定している
性質があるってことだ。その連続性が膨大であるから困難だと説明している
のにすぎない。
だが桁数が小さいその擬似乱数が困難だというのは過去の話しである。
いつまで困難だと思っているか、バカには理解できない領域である。

どうしたんだ？

誰と戦ってるんだ。ところでフリーの乱数の性能評価ツールない？

diehard

>>446 447 はただのバカ。「疑似乱数列」「暗号学的に安全」「真の乱数」といった言葉を、
まるっきり俺様定義で使ってるから、全くの意味不明なナンセンス文になっている。

>>450
thx!

>>449
おまえ馬鹿だろ、そんなの自分で作れずどうするの？
目的によって違うんだから(ry

過去数十年にわたって、数多くの研究者が乱数列の様々な評価法を考えてきたというのに、
それら全てを無視して、俺の能力ならすばらしい評価関数が作れる、ってか？　すごい自信だな。

（普通、そういうのを「バカ」と言う）

>>451
人格障害じゃね？貴方

>>454

数学を知らずに数学を知ったかのように語るやつっているけど、
たんなる感情論だよね、観念の類を定義して方程式で証明する構図は
まったく具体性のない幻想とまで皮肉をいったり悪口を言う輩がいるが
それは間違いない、幻想でいいんだよ。
方程式そのものは美しさとその完璧なる秩序の明確性を説明するもので
現実を表す物理のような実証ではない、証明と実証の区別ができないのが
実証（具体性）ばかりこのみ難しい数学の領域の記号だけの記述になると
３行しか読めないコピーペーの能力ではどうにもならない。
暗記してできるものでもない。

方程式や論理式に現実性がない、だと？

じゃあ、方程式や論理式を駆使して設計されている飛行機やコンピュータはいったいどうなるんだ。
飛行機やコンピュータは幻想なのか？

あんな重い鉄の塊が飛ぶわけないだろ

飛行機は鉄の塊ってほど密じゃないけどね。
そもそも軽金属か樹脂がメインだし。

鉄の塊は、レシプロ機のエンジンぐらいだな。高機能樹脂ができる前は軽合金、その前は木と布だったw
「機」（本来は、織機のように木などで出来た、軽いものを指す語）を使うのは伊達じゃない。

最近は炭素素材も使われるようになったねぇ

7年も前のスレを読み返すと時代の変遷を実感できる。
>>226や>>390の質問は最近の並列化乱数の流れに繋がる。
ここ2、3年の展開では、
Parallel random numbers: as easy as 1, 2, 3
//www.thesalmons.org/john/random123/papers/random123sc11.pdf
Deterministic parallel random-number generation for dynamic-multithreading platforms
//supertech.csail.mit.edu/papers/dprng.pdf
今、メニーコアのCPUで動的負荷分散したいと皆考えてる。
近々MT以来のブレークスルーがあるような気がするな、、

ラン　スー　とくれば最後はもちろん　ミキ

電線に

一様な分布である乱数（「一様分布に従う乱数」）どうしの和は、一様な分布にならない。


一様乱数の和の確率分布は、個数 n が増えるにつれて急速に正規分布に近づく（「正規分布に従う」）

2個の和
12個の和

図 5-1　Monte-Carlo実験による[0,1)一様乱数の和の分布
2個の和（左）12個の和（右）
http://econom01.cc.sophia.ac.jp/sda/normal.htm

中心極限定理ですねえ

不思議だよね

不思議なの？
結果の数値を表す組み合わせの存在ってだけだと思うんだけど

一様乱数ですら足して足してでガウス分布に近づいていく、というのだからねえ‥‥手元の教科書は証明抜きだ‥‥凡人には理解できない世界なのか？

ごく単純に 2D6 とか 3D6 を....6面のサイコロを2個とか3個とか振って、出た目の合計とか、
考えてみればいいじゃないか。

>>471
それは「二項分布はガウス分布に近づく」ってやつだね，でもその証明も手元にないな‥

メルセンヌツイスタが最強