疑似乱数2
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こういう厚かましい無能が現れるのも乱数性のなせるわざか。 三木さんに新しい疑似乱数生成方式を考案してほしい 三木乱数で ミキさんに考えてもらって乱数ミキでもいい 線形合同法は、下位ビットが偏る メルセンヌツイスター、1996の方が、周期が長い Xorshift、2003は高速 順番性のテストをしたことあるけど、 xorshiftは異常なほど結果が偏ってるよ。 逆に線形合同法は異常なほど分散する。 結局、統計学や確率論などの乱数の順番が重要になる処理では結局どちらも使えない。 例えば、rand(100)で 5回連続で 20以下が出るかどうか。などの処理確率の信憑性が極めて疑わしい。 ちなみにテストはいろいろやったけど、xorshiftのおかしさが一撃でわかるのが x座標y座標と順番に出して印をつけてく方式。 線形合同法に至っては、rand(100) を100個出すだけで十分。確率上あり得ないくらい重複が少なく綺麗に分散する。 線形合同法は、下位ビットのかたよりがすぐ話題になるが、1/max の精度で乱数を必要とすることがあまりないのでけっこうどうでもいい。 ちなみに俺はここ数年、線形合同法で最初のseed設定時に乱数を1024個プールして、 array[rand(max) % 1024]; みたいな感じでランダムで取り出して使う。(そしてそこに次の乱数をセットする)。 って感じの自作汎用dllを使ってる。 トランプだって、2度シャッフルすればもう最初の並び順との因果関係は誰にも発見出来ないってね。 まぁメモリは多少食うし速度も最速じゃないけど、別に最速最小を求めるような研究者じゃないし。俺は。 >>498 とりあえず、全bit使おうとするのは良くないというのは基本だと思うが だからこそ、内部で32bitとかで種を持っているにもかかわらず、 標準Cでの要求が14bitとかそういう話になる 単純に割って使う(シフトでの下位bit切り捨てに相当)んじゃなく、上位もマスクして切り捨てて使うのが常識 >>498 >ちなみに俺はここ数年、線形合同法で最初のseed設定時に乱数を1024個プールして、 >array[rand(max) % 1024]; >みたいな感じでランダムで取り出して使う。(そしてそこに次の乱数をセットする)。 それはDonald Knuth先生のリオーダーアルゴリズムBに近いな 内部のバッファリングは256だけどC++のstd::knuth_b(シャッフルオーダーね)がある >>498 >rand(max) % 1024 この部分は下位ビットの偏りが諸に関連しているよ 因みにstd::knuth_bではstd::minstd_rand0を元にバッファサイズで正規化して 値を取り出しているから、その演算のせいで他のに比べると重い 周期も数学的に不明だったかな あんま深く考えてなかったけどそうかもね。 ただし検定は通ってるから、まあいいっちゃいいけど。 実用上の実質的な周期はそのまま線形合同法と同じだよ。 まあ300回くらいなら多く回しても実用上にも問題ないけど、そんなのは計算しない。 >rand(max) % 1024 これは素数にすることでノーコストで解決できるから気が向いた時にでもやっとくよ。 ただ、どんなに下位ビットが偏ってた所で、 araay[988]の中身 と araay[986]の中身の因果関係、もしくは共通点は何か、と聞かれても判明させるのは不可能に近いと思うけどね。 >上位もマスクして切り捨てて使うのが常識 ただ線形合同法はそれでいいとしてxorshiftは捨てるべきビットが特定できないような? まあ俺はシャッフルして何も捨てないのが好きらしい。 全部が若干遅いんだけどね。特にseed植える時。 奥村先生のアルゴリズム事典にある乱数の改良法だぬ xorshiftは生で使うと俺も気持ち悪さを感じるので線形合同法を足してる 統計の知識は中高どまり(平均・中央値・分散程度か)なので 乱数用に内部状態が32ビットしか確保できないソフトに対して単にxorshiftを採用して「検定もいい結果らしいし」と気にしていなかった 思ったより良くないとなると,プールしておいてランダムに取り出す方法も使えないし悩むな 1個使ったら100個捨てるとか RNGが保証してるのは周期だけだと割りきって頑張って調律するとか あけましておめでとうございます return x = x * 2017 + 1; 一個使って100個捨てるとか馬鹿の極み コストを101倍にしてどうする。 コスト2倍も出せば問題のない乱数を作れるのに S/N比最低の2ちゃんでドヤっってる場合じゃないよな S/N比最低というのは、乱数としては素晴らしいことだ。 つまり2chの書き込みをもとに乱数列を作る生成器を作れば…? >>513 ワロタ 一様分布じゃなく、一応分布が2chらしい BIG 不正 いまGoogleで検索したら、すごいのがでますね 「14試合×5口分の予想結果が2回続けて全く同じという極めて不自然な結果が出力され、 システムの不具合や不正ではないかと一騒動となっている(中略) 日本スポーツ振興センターと楽天から調査結果の発表がなされたのだが、 くじは確かに販売されたものである」 スポーツくじ「BIG」でランダムなはずの予測結果が2連続で一致するも「偶然」との回答 - エキサイトニュース http://www.excite.co.jp/News/it_g/20170221/Slashdot_17_02_20_1619238.html 2017年2月22日 09時50分 一人が予想して当たればその確率かもわからんけど、 1000人が予想した場合の期待値は1000倍になるんじゃね 数枚買ったうちの2枚が連続して同じだったのか そりゃ金返せってなるな 最初から買わんけど セキュリティ上の理由から アルゴリズム公開しないって書いてあるけど 全組み合わせを逐次予想するんじゃなくて 元々予想したくじを用意してあって そこから適当に買った枚数分選んでくるとかだったら 重複確率は上がりそうだな たまたま購入者が気付いただけで 気付かずに捨てられた券で 過去の重複してたのもっとあるんじゃないか どんな擬似乱数でも、内部的に状態を示す値を保持していて、それを元に次回の乱数を計算で出す その値を初期化するのがsrand等だけど、その時に限らず常に値は持っているので 偶然内部の値が同じなんてこともよくある ただし、普通は同じ値であっても、別の用途に乱数を使うので、同一であったことが問題になることはない けれど、もし、14試合分の予想の直前の段階での内部的な値が、前回と全く同じ値だったとすると そこから算出される各試合結果を示す乱数も、全く同じ値が出て 予想結果も全く同じものになる 偶然同じ状態値を持っている時に同じ買い方をしたために、全く同じ予想値になった 状態値のbit数が少ない(例えば普通に線形合同法だと32bitか)のを修正するか、 あるいはアルゴリズム的に同じ擬似乱数だけで順番に算出することを見直すか そういうことをしないと、同じことが再び起こる可能性はある 擬似乱数だと防げないけどね 宇宙が始まるより低い確率云々ってのはナンセンス 擬似乱数の内部値が一致していて、単純に擬似乱数を利用するアルゴリズムだったというだけ これは珍しいけど起こりうること 宇宙云々はあくまで真の乱数が使われていた場合でしょ >>521 状態機械で内部の値が一緒だったらその次もその次もずっと同じ値を出し続けるんじゃね 真の乱数なら、種の設定は (少なくとも実用上は) いかなる場合も最初の一度きりで二度と結果がループすることはない と言っても宇宙の何かの物理法則が真の乱数を作ることはないのだろうと思うけど。 全ては必ず有限らしいし、その中でのチューリング完全なんだろうだし。 >>524 真じゃない乱数は ループの長さが長いか短いかだけで いずれはループするんだよな >>526 なんらかのバグで内部状態が変化しなくなって 2回連続で同じ値を出してしまったら 再起動がかかるシステムだったりするかもしれない >>523 「前回(の乱数取得時)と同じ」という意味ではなく 「前回試合予想をした時と同じ」という意味ね どちらも、同じ値から同じ試合の予想をして、 結果、前週と全く同じ予想が14試合x5口分で起きた 用途が用途だから暗号論的擬似乱数の適応だろ /dev/urandomでもCryptGenRandomでも 状態変数が同じになったから同じ数列が出たんじゃねーよ。 二セット分繰り返す数列を出力する状態変数だっただけだろ。 http://science3.2ch.net/test/read.cgi/math/1088351567/424-425 円周率の 93299341 桁目から 07214545 という数列が出るそうだ。 まあ大体その辺で出そうな桁数だ。 おそらく無限に調べれば 1/10,0000,000 より少しだけ少ない頻度で出現するだろう。 そしてそのうちの 1/10,0000,000 は二回続く、つまり 1/10+E16 程度で 0721454507214545 という数列が出現するであろう。 目立つ組み合わせだから話題だが、どの二セットを取っても、その組み合わせが発生する確率は同じだ。 PCGってどうなん? ttp://www.pcg-random.org/ 説明読んだりビデオ観たりした限りでは優れているみたいなんだけども アルゴリズム的には線形合同法とXorShiftのハイブリッドの様な感じで 結構単純な構造なんだけど、高速で良質な乱数を生成するとか 因みに2年前に発表されているみたいなんだけど知らんかったわ 周期性と分布バランスが目的用途に特化できるならそれが最強だろ Xn+1=Xn*201+8+1/1 Xn+1=Xn*(2018>>1 )+1 あけおめ 僕の知り合いの知り合いができたパソコン一台でお金持ちになれるやり方 役に立つかもしれません グーグルで検索するといいかも『ネットで稼ぐ方法 モニアレフヌノ』 BZKM3 ご覧あれーw #include "pch.h" #include <iostream> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define N 32 unsigned char x1[N], x2[N], x3[N]; void rp(unsigned char* a) { int i, j, x; for (i = 0; i < N; i++) { a[i] = i; } for (i = 0; i < N - 2; i++) { // rand from i+1 to N-1 j = (rand() % (N - 1 - i)) + i + 1; // swap a[i] and a[j] x = a[j]; a[j] = a[i]; a[i] = x; } if (a[N - 1] == N - 1) { a[N - 1] = a[N - 2]; a[N - 2] = N - 1; } } 後半 int data() { int i, j = 0, k = 0; unsigned int a[N]; unsigned int z[N]; unsigned char w[N]; for (i = 0; i < N; i++) a[i] = rand()%256; for (i = 0; i < N; i++) z[i] = 0; k = 0; while (k< 4000) { for (i = 0; i < N; i++) z[i] ^= a[x2[i]]; for (i = 0; i < N; i++) a[i] ^= z[i]; for (i = 0; i < N; i++) w[i] = x1[x2[x3[i]]]; *x2 = *w; k++; for(i=0;i<N;i++) printf("%u,",a[i]); } printf("\n"); return 0; } 最後 int main() { rp(x1); rp(x2); data(); return 0; } ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
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