균일하게 분포된 난수 생성(0,1) - 페이지 10

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alsu >> :

당신은 틀렸습니다. 작업이 topikstarter가 요청한 것인 주어진 비트 깊이(미리 알 수 없음)의 MF 시퀀스 생성을 보장하는 것이라면 중요한 것은 무작위성입니다. 그래야만 시퀀스를 얻을 수 있습니다. 원하는 비트 너비와 "좋은" 특성을 가진 숫자. PRNG 생성기가 제공한 값을 결합하면 일반적인 경우 프로세스의 특성이 "좋지" 않고 동일한 DIEHARD가 통과하지 못할 가능성이 큽니다.

이게 PRNG가 아니라 RNG라는 걸 보셨나요? :)

 
SProgrammer >> :

이게 PRNG가 아니라 RNG라는 걸 보셨나요? :)

RNG는 엔트로피 소스(즉, 사용된 생성 알고리즘에 의존하지 않는 임의성)가 있다는 점에서 PRNG와 다릅니다. 내 예에서는 존재합니다. 이 경우에는 시계 카운터입니다.

 
alsu >> :

RNG는 엔트로피 소스(즉, 사용된 생성 알고리즘에 의존하지 않는 임의성)가 있다는 점에서 PRNG와 다릅니다. 내 예에서는 존재합니다. 이 경우에는 시계 카운터입니다.

내가 인용한 링크에 대해서만 용서하십시오. 그리고 그것을 사용하는 방법에 대해. :) PRNG가 아니라 RNG가 있습니다. :)


그러나 일반적으로 대화는 아무 것도 아닙니다. 외부 소스를 사용하지 않는 생성기는 임의의 숫자 생성기가 아니라 의사 생성기일 뿐입니다. 어느 :)

 
맞습니다. 절대 무작위성은 수학적 추상화입니다. 그것에 대한 접근의 정도와 대상에 대한 인식의 정도만 있을 뿐입니다.
  
if ( MathRand ( )+1 > 16383.5 ) { rand + = MathPow ( 2 , - i ) ;

gumgum , MathPow()는 매우 느린 함수입니다. 나는 최근 에 연구를 게시했습니다 . 그리고 여기에는 정수 차수가 있고 자연수가 여기에 올라갑니다. 자연의 힘을 자연의 힘으로 끌어올리는 스마트 에뮬레이터를 작성하십시오.

 

1000000 숫자 rstep=32 rsign=1 속도 = 4.97700000

 if ( MathRand ( ) + 1 > 16383.5 ) { rand + = MathPow ( 2 , - i ) ; }
1000000 숫자 rstep=32 rsign=1 속도 = 2.44900000
 double ranD ( int rsign , int rstep )
{
double div = 2 ;
double rand = 0 ; 
   for ( int i = 1 ; i < = rstep ; i + + )
   {
   //if(MathRand()+1>16383.5){rand+=MathPow(2,-i);}
   if ( MathRand ( ) + 1 > 16383.5 ) { rand + = 1 / div ; }
   div = div * 2 ;   
   }
      if ( rsign = = 1 )
         {
         rand = 2 * rand - 1 ;
         }
return ( rand ) ;
}
 
누군가 예를 들어 난수 생성 에서 dll을 만들 수 있습니까? 고맙습니다.
 
gumgum >> :
Может кто нибудь сделает dll например из Генерация случайных чисел ? Спасибо.

그리고 독립적으로 네?

 
alsu >> :

그리고 독립적으로 네?


dll을 생성할 수 없습니다. 이제 VS를 다운로드 중이며 알아내고 작성하겠습니다. 이미 dll을 만든 사람은 소스가 모두 사용 가능하다면 그렇게 어렵지 않습니다 (내 생각에 그렇게 생각합니다) ....
 
gumgum >> :


dll을 생성할 수 없습니다. 이제 VS를 다운로드 중이며 알아내고 작성하겠습니다. 이미 dll을 만든 사람은 소스가 모두 사용 가능하다면 그렇게 어렵지 않습니다(제 생각에는 그렇게 생각합니다)....

다섯 번째 포럼에는 이 주제에 대한 새로운 기사가 있습니다. 초보자를 위한 모든 것이 사진과 예제가 있습니다.

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