«randomness» 태그된 질문

메르 센 트위스터는 좋은 것으로 널리 알려져 있습니다. 지옥, CPython의 소스 는 "현존하는 가장 광범위하게 테스트 발전기 중 하나입니다."라고 말한다 그러나 이것이 무엇을 의미합니까? 이 생성기의 속성을 나열하라는 메시지가 표시되면 제공 할 수있는 대부분이 나쁩니다. 방대하고 융통성이 없습니다 (예 : 탐색 또는 여러 스트림이 없음). 대규모 상태에도 불구하고 표준 통계 …

38 algorithms  randomness  sampling  pseudo-random-generators 

이 아이디어는 프로그램을 배우고 처음 PRNG를 만난 어린 시절에 나에게 일어났다. 나는 아직도 그것이 얼마나 현실적인지 알지 못하지만 이제 스택 교환이 있습니다. 놀라운 압축 알고리즘을위한 14 살짜리 계획은 다음과 같습니다. PRNG s를 가져와 시드 로 시드 하여 긴 일련의 의사 난수 바이트를 얻습니다. 이 시퀀스를 다른 당사자에게 전송하려면 PRNG에 대한 …

38 information-theory  randomness  data-compression  pseudo-random-generators  entropy 

각 항목을 임의로 선택한 다른 항목으로 교체하여 배열을 섞는이 '순진한'알고리즘이 올바르게 작동하지 않는 것으로 잘 알려져 있습니다. for (i=0..n-1) swap(A[i], A[random(n)]); 구체적으로, n 개의nn 반복 마다, n 개의nn 선택 중 하나 가 (균일 한 확률로) 이루어 지므로 , 계산을 통해 n 개의nnn^n 가능한 '경로' 가 존재 한다; 가능한 순열의 개수 …

33 algorithms  algorithm-analysis  asymptotics  probability-theory  randomness 

다음과 같은 이산 분포를 시뮬레이션해야한다고 가정 해보십시오. P(X=k)={12N,1−12N,if k=1if k=0P(X=k)={12N,if k=11−12N,if k=0 P(X = k) = \begin{cases} \frac{1}{2^N}, & \text{if $k = 1$} \\ 1 - \frac{1}{2^N}, & \text{if $k = 0$} \end{cases} 가장 확실한 방법은 랜덤 비트를 그리고 모든 비트가 (또는 ) 인지 확인하는 것입니다 . 그러나 정보 이론에 …

31 algorithms  information-theory  randomness  pseudo-random-generators  entropy 

무작위 알고리즘과 비 결정적 알고리즘의 차이점과 관계는 무엇입니까? 위키 백과에서 확률 적 알고리즘은 그 로직의 일부로서 난수의 정도를 사용하는 알고리즘이다. 이 알고리즘은 일반적으로 가능한 모든 랜덤 비트 선택에 대해 "평균 경우"에서 우수한 성능을 달성하기 위해 동작을 안내하기 위해 보조 입력으로 균일하게 랜덤 비트를 사용합니다. 공식적으로, 알고리즘의 성능은 임의의 비트에 의해 …

30 algorithms  terminology  computation-models  nondeterminism  randomness 

N 개의 숫자의 합이 1이고 모든 숫자가 0과 1 내에 있도록 N 개의 난수 배열을 생성하는 알고리즘을 찾고 있습니다. 예를 들어 N = 3, 임의의 점 (x, y, z) 삼각형 안에 있어야합니다 : x + y + z = 1 0 < x < 1 0 < y < 1 …

29 algorithms  randomness  random-number-generator  sampling 

일부 챕터는 다음과 같이 말했습니다. 결정 론적 수단으로 난수를 생성하려고 시도하는 사람은 물론 죄의 상태에 살고 있습니다. 그것은 항상 컴퓨터로 진정한 난수를 생성 할 수 없다는 것을 의미하기 위해 취해졌습니다. 그리고 그는 컴퓨터가 단일 Intel 8080 마이크로 프로세서 (~ 6000 밸브)와 동등한 크기 일 때 말했다. 컴퓨터가 더 복잡 해졌고 …

25 randomness  data-compression  entropy  random-number-generator 

동전이 하나 있습니다. 원하는만큼 뒤집을 수 있습니다. 여기서 되도록 난수 을 생성하려고합니다 .a ≤ r &lt; b r , a , b ∈ Z +아르 자형아르 자형ra ≤ r &lt; b에이≤아르 자형&lt;비a \leq r < br , a , b ∈ Z+아르 자형,에이,비∈지+r,a,b\in \mathbb{Z}^+ 숫자의 분포는 균일해야합니다. 이면 쉽습니다 .b …

25 algorithms  probability-theory  randomness  random-number-generator 

모든 의사 난수 생성기는 궁극적으로 주기적인가? 아니면 결국 주기적인가? 주기적으로 나는 합리적인 숫자와 마찬가지로 결국 주기적 하위 시퀀스를 생성한다는 것을 의미합니다 ... 그리고 의사 랜덤은 난수의 알고리즘 / 수학적 생성을 의미합니다 ...

24 randomness  pseudo-random-generators 

임의의 순서로 항목 목록을 생성하는 두 가지 방법이 있으며 이들이 공정하게 공정한지 (비 편향적인지) 확인하고 싶습니다. 내가 사용하는 첫 번째 방법은 전체 요소 목록을 구성한 다음 셔플을 수행하는 것입니다 (예 : Fisher-Yates 셔플). 두 번째 방법은 매번 삽입 할 때마다 목록을 셔플 링하는 반복적 인 방법입니다. 의사 코드에서 삽입 기능은 …

24 algorithms  proof-techniques  randomized-algorithms  correctness-proof  randomness 

저는 컴퓨터 과학 학생이며 현재 시스템 시뮬레이션 및 모델링 과정에 등록되어 있습니다. 예를 들어 IID, Gaussian 등과 같은 다른 분포 곡선에서 난수를 생성하여 주변의 일상적인 시스템을 처리하고 다른 시나리오에서 시뮬레이션합니다. 나는 boids 프로젝트를 연구하고 있는데, 정확히 "무작위"가 실제로 무엇인가에 대한 질문이 나에게 부딪쳤다. 예를 들어, Math.random()Java 의 메소드를 통해 프로그래밍 …

23 randomness  modelling 

, 및 와 같은 비이성적 인 숫자 는 소수점 뒤에 고유하고 반복되지 않는 순서를 갖습니다. 그러한 숫자에서 번째 숫자를 추출하고 (여기서 은 메소드가 호출 된 횟수입니다) 숫자를 그대로 사용하여 완벽한 난수 생성기를 얻지 않아야합니까? 예를 들어, , 및 를 사용하는 경우 첫 번째 숫자는 123, 두 번째 숫자는 471, 다음 …

21 randomized-algorithms  randomness  random-number-generator 

공정한 동전이 주어지고 공정한 (6면) 주사위를 반복적으로 뒤집을 확률 분포를 시뮬레이션한다고 가정합니다. 내 초기 아이디어는 우리가 적절한 정수 선택해야한다는 것입니다 , 등이 2 K = (6) m를 . 코인을 k 번 뒤집은 후 , 우리는 k 길이 비트 열에 의해 인코딩 된 숫자를 [ 0 , 2 k - 1 …

21 probability-theory  randomness  sampling 

분포가 균일 한 범위의 숫자를 출력하는 랜덤 생성기가 있고 [0..R−1][0..R−1][0..R-1]분포가 균일 한 범위의 난수를 생성해야한다고 가정합니다 [0..N−1][0..N−1][0..N-1] . N&lt;RN&lt;RN < R 이고 NNN 이 고르게 나누지 않는다고 가정하자 RRR. 진정으로 균일 한 분포 를 얻기 위해 거부 샘플링 방법을 사용할 수 있습니다 . kkk 가 k N &lt; R 과 …

21 probability-theory  randomness  random-number-generator  sampling 

컴퓨터에서 난수 생성이 실제로 임의적이지는 않지만 효율적으로 감지 할 수있는 알고리즘이 없다고 들었습니다. 어떻게 감지 할 수 있습니까?

20 randomness  random-number-generator