【JavaScript超入門番外編】乱数の活用方法３例【プログラミング初心者向け】 - Little Strange Software
どうも！LSSです！！ 今回は、「乱数の活用方法」について。 記事タイトルに「プログラミング初心者向け」と書きましたが、乱数を扱ったプログラムを書いた事のある方には「言われんでも分かってるわい！」と言われそうな内容となっておりますｗ 「乱数を返す関数があるのは分かったけど、それを利用するのにどう手を加えたらいいの？」と考えている方向けの記事となります。 なお、JavaScriptの場合について書いていますが、考え方自体は他のプログラム言語にも応用できます！ 今回使用する２つの関数について Math.random() Math.floor(引数) １～６のいずれかの整数をランダムに返す 説明 12％の確率で「当たり」 説明 0～99の整数を返すが小さい方が出やすいように偏らせる 説明 あとがき 今回使用する２つの関数について ２つの関数を使用します。 使い方の前にさらっと、その２つの関数の特
オラクルによる乱数取得[超入門]
これはno plan inc.の Advent Calendar 2022の20日目の記事です。 ちょっと時代遅れかもしれませんが、乱数はDAppの発展には欠かせないパーツでもあるので、今回はオラクルとしても有名なChainlinkとAPI3で乱数を取得してみたいと思います。 まずはとにかく簡単に乱数取得を行いたい。 最も手っ取り早いのはブロックハッシュを用いたものです。 Ethereumは決定論的な環境であるため、Solidityでは乱数生成に使用できる組み込みのエントロピー源を持ちません。そのため以下のようにエントロピー源に近いブロックハッシュを用いてみます。 function random(uint seed) public view returns (uint) { return uint( keccak256(block.blockhash(block.number-1), se
![オラクルによる乱数取得[超入門]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/c765e0a896d10c77dea1910223ea5d13775f4b06/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--CjCZrvLr--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%2525E3%252582%2525AA%2525E3%252583%2525A9%2525E3%252582%2525AF%2525E3%252583%2525AB%2525E3%252581%2525AB%2525E3%252582%252588%2525E3%252582%25258B%2525E4%2525B9%2525B1%2525E6%252595%2525B0%2525E5%25258F%252596%2525E5%2525BE%252597%25255B%2525E8%2525B6%252585%2525E5%252585%2525A5%2525E9%252596%252580%25255D%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_34%3AYusuke%252Cx_220%252Cy_108%2Fbo_3px_solid_rgb%3Ad6e3ed%252Cg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyL2Y0NDczODYwMGUuanBlZw%3D%3D%252Cr_20%252Cw_90%252Cx_92%252Cy_102%2Fco_rgb%3A6e7b85%252Cg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_30%3Ano%252520plan%252520inc%2525E3%252583%252586%2525E3%252583%252583%2525E3%252582%2525AF%2525E3%252583%252596%2525E3%252583%2525AD%2525E3%252582%2525B0%252Cx_220%252Cy_160%2Fbo_4px_solid_white%252Cg_south_west%252Ch_50%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyLzljZDBlYzg3ZDYuanBlZw%3D%3D%252Cr_max%252Cw_50%252Cx_139%252Cy_84%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
電子工作に必要なものは、すべてストリートで学んだ。 己の腕とやる気があれば、どんなものでも創造できる。電子工作界という荒波をひらめきとインターネットの力で泳いでいるギャル2人組電子工作ユニット「ギャル電」。その活躍に勇気をもらっている人も多いことでしょう。そのギャル電きょうこさんが、ありったけの持てる力（と時間）をぶつけてエレクトリカルな工作をするこの企画。毎回「なんだそりゃ！」という驚きを与えてくれます。今回は、何を作ってくれたのでしょうか？ 夏といえば怖い話！ 怖さを体感できる超常現象センサーLEDを作ったよ 日本の夏の風物詩といえば、やっぱりTUBE。そして怪談です。怖い話や体験談は別に季節は関係ないはずですが、なぜか夏になると話したがるし聞きたがるもの。まあ、怖い話で少しでも涼しさを感じたい。そんな心理が働くからだと思います。 「うちらがキッズのころは、夏っていえばテレビの心霊特番
そのAIモデルの良い精度結果、たまたま“良い乱数”を引いただけかも？ ランダムシードの影響を調査、21年の研究結果
このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。通常は新規性の高いAI分野の科学論文を解説しているが、ここでは番外編として“ちょっと昔”に発表された個性的な科学論文を取り上げる。 X： ＠shiropen2 フランスの研究者であるデビット・ピカールさんが2021年に発表した論文「Torch.manual_seed（3407）is all you need: On the influence of random seeds in deep learning architectures for computer vision」は、深層学習アーキテクチャにおいてランダムシード（乱数生成器の初期値）の選択が精度に大きな影響を与えるかを検証した研究報告である。 この研究では、CIFAR-10デ
乱数を出す数式は何ですか？
回答 (7件中の1件目) 質問はサイコロ（乱数発生器）をどうやって数式で「実現」するのかという問題だとも言えます。 考えてみましょう。 サイコロであるための条件は次の二つです。 * 1から６までの数のどの数でも、得られる確率は同じであること * 次の数がどの数になるかは、それまで得られた数とは独立していること（例えば、6, 6, 6, 6, 6と出ていても次に6が得られる確率は 1/6 であること） 2番目の条件は数式である以上満たすことはできません。数式は何度計算しても同じ結果を返します。つまり「次の数」はそれまで得られた数から分かってしまいます。 独立性は満たすことができ...
政府は国民から意見を集める「パブリックコメント（パブコメ）」を巡り、SNSでの動員を背景とする大量投稿への対応に乗り出した。提出すると付与する受け付け番号を連番から乱数に変え、区切りの良い番号である「キリ番」の獲得を防ぐ。最近は投稿数を競う動きもあり、抜本的な解決策を今後も模索する。パブコメを規定する行政手続法を所管している総務省が4月、各省の官僚トップが集まる次官連絡会議で大量投稿への対策を
1年以上昔にこんな記事を書いた。 burion.net 久しぶりに読み返してみると、疑似乱数が決定的・周期的なことまではなんとなく示せているものの具体的な予測方法は全然書いてないじゃん！！！と内なる声に突っ込まれた。「予測できるか試したい」なんてタイトル掲げておいて、なんて中途半端な奴なんだ。 多分このときは周期性を実験するところで気力が尽きたのかもしれない、許してあげてね。 そういうわけで今回こそは実際に予測してみようと思う。 xorshift 32bit 今回は python を使いたかったので前の記事で使った疑似乱数生成器を移植した。 また、今回出力は self.s をそのまま使わずに下位 16bit だけを取り出す形にした。これは「出力 = 内部状態」だと予測する必要がなくなってしまうためである。1 ちなみに内部状態と出力を異なる bit 数にする効果については以下の記事で昔考えて
乱数の仕組み - Qiita
プログラミングにおいて乱数を生成するとき、コンピュータはどのような仕組みで乱数を生成するのか。 コンピューターは無作為な動作を作ることはできないので、あるアルゴリズムに従ってランダムな数を決めています。 生成される数はアルゴリズムに依存するので、コンピュータは真の乱数を得ることができません。 このあるアルゴリズムによって決められたランダムに見える数を擬似乱数といいます。 擬似乱数 乱数列のように見えるが、実際には確定的な計算によって求めている擬似乱数列による乱数 擬似乱数-Wikipedia 擬似乱数の性質 無相関シーケンス - 乱数のシーケンスは連続的に無相関である。 長周期 - 乱数生成器は長周期である（理想的には、生成器は繰り返してはいけなく、繰り返しは非常に大きな乱数のセットの生成後にのみ行われる）。 一様性 - 乱数の並びは一様で偏りが無い。 つまり、乱数の出現する割合は等しくな
【C#】Random Extensions – .NET / Unity用の乱数ライブラリ - Annulus Games
【C#】Random Extensions – .NET / Unity用の乱数ライブラリC#2024年8月26日2024年8月26日 .NET / Unity向けに新たな擬似乱数ライブラリ「Random Extensions」を作成しました！いつも通りOSSとしてGithubに公開しています。 .NETで擬似乱数を扱いたい場合、多くの場合はSystem.Randomクラスを使用することになります。が、このクラスは歴史的経緯もあり、内部実装や設計が混沌としたことになっています。(シードを指定するか否かで生成アルゴリズムが違う、実装ミスにより周期が保証されない、絶妙に抽象化層として役に立たないRandomクラスと謎のRandom.ImplBase、etc…) また、Unityで乱数を扱う場合はUnityEngine.Randomが用いられますが、こちらも古くからあるクラスなので、色々と設計上
単純にunixtimeを圧縮したいとしたら？ -> base64とかで良い。 でもbase64は記号が入ってて邪魔 -> base62とかbase58 const PowerRadix = require("power-radix") const bases = [ "0123456789", "0123456789ABCDEFGHJKMNPQRSTVWXYZ", "123456789ABCDEFGHJKLMNPQRSTUVWXYZabcdefghijkmnopqrstuvwxyz", "0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ", "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789+/", "ABCDEFGHIJKLMNOPQRS
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TL;DR Xorshift (10年前) George Marsagliaが考案しました。当時はC#で実装しました。Equidistributionの性質が不明なので、現代では言うまでもなく使用すべきではありません。 uint32_t xor128(void) { static uint32_t x = 123456789; static uint32_t y = 362436069; static uint32_t z = 521288629; static uint32_t w = 88675123; uint32_t t; t = x ^ (x << 11); x = y; y = z; z = w; return w = (w ^ (w >> 19)) ^ (t ^ (t >> 8)); } From https://ja.wikipedia.org/wiki/Xorshift
と右肩上がりで成長しています。 ところで、この成績は予測できていたのでしょうか。 予測できていたとして、現在の成績はどれくらい予想通りだったのかって気になりませんか？ この記事では、新興国株インデックスの実績と、正規分布に基づくリターンとリスクを加味した乱数シミュレーションを比較し、現在の成績が良い方だったのか悪い方だったのか普通だったのかを確認しました。
「8番出口よりホラー枠」両手でポケモン赤緑を同時操作、両足で乱数調整、1人で解説とコメント読みもしながら図鑑完成を目指すRTAが開幕 #RTAinJapan
RTA in Japan @RTAinJapan 次のタイムアタックは『ポケットモンスター赤緑』 カテゴリーは「Multiple Pokemon Games - Catch 'em all Gen 1 Glitchless」 走者はずのうさん(@zunow150poke)です。 １人で同時に２ソフトを操作し図鑑を完成させていきます！...え？ 配信はこちらから⇒twitch.tv/rtainjapan #RTAinJapan pic.x.com/zar1cp8ctc 2024-08-13 23:00:38
任意の確率密度を持つ乱数を作る - Qiita
TL;DR 確率密度$f(x)$に従う連続な確率変数$\hat{X}$を作るには、累積分布関数$F(x)$と$0 \leq \hat{R} < 1$の一様乱数$\hat{R}$を使って$\hat{X} = F^{-1}(\hat{R})$とすれば良い(逆関数法)。 はじめに 任意の確率密度分布を持つ確率変数を作りたい時があります。典型例が「球面上に一様に分布する点」を発生させる場合です。これは、例えば三次元空間上に速度の絶対値は同じだが向きをランダムに与えたい時なんかに必要です。 一般にプログラムで得られる(疑似)乱数は0から1の一様乱数です。本稿ではこれを使って任意の確率密度分布を持つ乱数を作る方法の説明と、いくつかの具体例を見てみましょう。 確率密度関数と累積分布関数 連続値を取る確率変数$\hat{X}$があるとします。この変数が$a$と$b$の間の値を取る確率が
整数の一様乱数の生成
年齢20歳未満20歳代30歳代40歳代50歳代60歳以上職業小・中学生高校・専門・大学生・大学院生主婦会社員・公務員 自営業エンジニア教師・研究員その他この計算式は非常に役に立った役に立った 少し役に立った役に立たなかった使用目的ご意見・ご感想・ご要望（バグ報告はこちら) バグに関する報告 (ご意見・ご感想・ご要望はこちら） 計算バグ(入力値と間違ってる結果、正しい結果、参考資料など) 説明バグ(間違ってる説明文と正しい説明文など)
Goは2009年にリリースされて以来、これまで数多くの標準パッケージが実装されてきましたが、リリースから時間が経つにつれて様々な問題が発見されてきました。それらの問題はプログラムの外部から見える振る舞いを変えないようであれば修正が行われてきましたが、振る舞いを変える場合、後方互換性を維持するために非推奨にして使用しないように勧告したり、既存の実装を残したまま拡張したりしながら問題を回避してきました。 最近では、既存のパッケージを残しつつ、新しくv2パッケージとして提供しようという動きが出てきており、例えば既存の標準パッケージであるencoding/jsonの様々な問題点を解消するために、そのv2パッケージencoding/json/v2が提案されていることをご存じの方も多いと思います。実はGo1.22ではencoding/json/v2よりも一足先に、パッケージmath/randにv2パッ
世の中の現象の中には「ランダム」な現象が多々あります。たとえば、サイコロを振るのは分かりやすいランダムな現象の例です。他にも天気や地震、ギャンブルなども分かりやすいランダムな現象の例です。 一方で、コンピュータの中で行われる計算は、一定のアルゴリズムにより定められた計算が順次実行されることになるため、原理的にはランダムになることはありません。 このことはコンピュータ内でランダムな現象をシミュレーションするにあたって問題になります。そこで「決められた手順によって生成されるランダムっぽく振る舞う数列」をいかにして作るかが重要になるわけですね。このような数列を擬似乱数と言います。 コンピュータによって擬似乱数を生成する手法は、これまでもさまざまな手法が提案されています。今回は、その中でも特に有名な手法である 線形合同法 について考えたいと思います。 最近はもっと良い疑似乱数の生成法が発見されてい
コインやダイスとカップを使って暗号的に安全な乱数を作れる
乱数をなんとか手動で作りたいというとき、頭で思い浮かべるだけでは偏りが発生したり、何らかの法則が入ってしまって予測される数になってしまったりする恐れがあります。しかし、コインとカップ、メモするペンさえあれば、暗号化グレードの乱数を作れる、巧妙な数学的トリックがあることがわかっています。なんだか難しそうですが、慣れれば子どもでもカンタンに乱数を作ることができます。 Generating Cryptographically Secure Random Numbers With Coins and A Cup | by David Vorick | Dec, 2020 | Sia Blog https://blog.sia.tech/generating-cryptographically-secure-random-numbers-with-coins-and-a-cup-4e22389950
乱数と向き合う 〜PHP によるゲームアプリケーションの実装と運用〜/ColoplTech-04-02
※資料内の参照リンクを選択し閲覧する場合は、ダウンロードをお願いいたします ＼積極的に技術発信を行なっております／ ▽ Twitter/COLOPL_Tech https://twitter.com/colopl_tech ▽ connpassページ http://colopl.con…
非ランダム率は18京分の1未満。量子もつれが生んだ｢真の乱数｣とは2025.06.22 07:0013,117 R.Mitsubori ランダムって、もはや奇跡。 裁判員の選出や宝くじなど、私たちの生活には｢無作為の抽出｣、つまり｢乱数｣がおおいにかかわっています。 ただ、その抽選で選ばれた数字は本当にランダムなのでしょうか？ 現代社会に欠かせない乱数生成ですが、今そのタスクを担っているのはコンピューターです。ただ、どんなに法則性を排除してランダムにやろうとしても、そこにはどうしても何らかのパターンが存在しています。 たとえば、猿がキーボードを叩いて適当に文字列を打ったとしても、その指の長さやキーボードのレイアウトがわかれば、ある程度の推測は成り立ちます。まして、そのシステムが改ざんされたりハッキングされたりすれば、その｢ランダム性｣は信頼できなくなってしまいます。 そんななか、米コロラド
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物理乱数と秘密分散を利用し、100年単位で保管できるデータ保護技術
夏の終わりのストーリー 作って学ぶオカルトリテラシー！ 真の乱数でめちゃ盛れ☆超常現象センサーLED｜fabcross
パブコメ大量投稿対策、「キリ番狙い」を抑止 受け付け番号乱数に - 日本経済新聞
Z3で疑似乱数生成器(xorshift)の出力を予測する - Buri Memo:
UUID / CUID / nanoid とか乱数の話
なぜawkの乱数関数でUnix時間を取得できるのか？ ～ 乱数の話とUnix時間の深い関係 - Qiita
10年前の自分に伝えたい、たった一つの擬似乱数生成器 - Qiita
新興国株の実績とリターン、リスクを加味した乱数シミュレーションを比較してみた！
Go1.22で追加される新しい乱数パッケージmath/rand/v2の紹介
線形合同法（擬似乱数生成法）の周期 - tsujimotterのノートブック
非ランダム率は18京分の1未満。量子もつれが生んだ｢真の乱数｣とは