Boost.Random ジェネレータの状態を保存・復旧する - Faith and Brave - C++で遊ぼう
Boost.RandomやC++標準の乱数ジェネレータは、シードと乱数生成された回数さえ覚えておけば、状態を復旧できます。 乱数生成は分布クラス内部で行われるので、そういうことがしたい場合は、分布処理内での乱数生成回数を覚えておくために、ジェネレータをラップして乱数が生成される度にカウントアップするクラスを用意する必要があります。 #include <iostream> #include <boost/random.hpp> class logged_generator { std::size_t& generate_count_; boost::random::mt19937& gen_; public: typedef boost::random::mt19937 engine_type; typedef engine_type::result_type result_type; lo
Boost.Multiprecision ビット数指定の乱数生成 - Faith and Brave - C++で遊ぼう
Boost.Multiprecisionには、無限長の多倍長整数のために、ビット数指定の擬似乱数を生成するindependent_bits_engineクラスが定義されています。 以下は、256ビット範囲の整数を生成する例です。 #include <iostream> #include <boost/multiprecision/cpp_int.hpp> #include <boost/multiprecision/random.hpp> namespace mp = boost::multiprecision; int main() { // 256ビットの乱数を生成する using engine = boost::random::independent_bits_engine<boost::mt19937, 256, mp::cpp_int>; engine gen; for (int
イギリスではランダムなデータを所有しているとムショ送りになる
In The UK, You Will Go To Jail Not Just For Encryption, But For Astronomical Noise, Too - Falkvinge on Infopolicy イギリスには、Regulation of Investigatory Powers Act 2000という法律がある。これは、暗号文の容疑がかけられたものを復号化する鍵を提供できない場合、懲役刑が課せられるというものである。懲役年数は、テロと児童ポルノ容疑の場合5年、それ以外の場合2年である。 これ自体、非常に邪悪な法律である。ほとんどの国では、自己に不利益な事は話さなくてもよいとされている。しかし、これは暗号に対する復号鍵を自白しない場合懲役刑である。 しかし、もっと危険なことには、現代の高度な暗号文とランダムなデータは見分けがつかないという事だ。たとえば、たまた
Behind Intel’s New Random-Number Generator - IEEE Spectrum
Imagine that it's 1995 and you're about to make your very first online purchase. You open your Netscape browser, sipping coffee as the home page slowly loads. You then navigate to Amazon.com, a new online bookstore your friend told you about. As you proceed to make your purchase and enter your payment information, the address your browser points to changes from one starting with “http” to one that
Home | ANU Quantum Optics
The research interests of the quantum optics group are experimental quantum information, the physics and applications of atom-light interaction, quantum metrology and non-linear optics. We are located in the Department of Quantum Science, which is a part of the Research School of Physics and Engineering. Much of our research is a part of the ARC Centre of Excellence for Quantum Computation and Com
真の乱数を得る斬新な方法
Quantum random number generator なかなか斬新な方法で真の乱数を生成する方法が発表された。 その方法とは、光をふたつにわけ、それぞれ光の強さを計測する。光というのは量子化されているから、わけられたそれぞれの光の強さは増減する。この増減の情報は、真の乱数として利用できる。 私は常々、すべての通信を暗号化することが重要になる将来、コンピューターは真の乱数を高速に生成するデバイスを搭載するべきではないかと考えているのだが、なかなか実用化されない。まあ、放射性物質とガイガーカウンターと外部の影響を遮断するための分厚い壁からなる真の乱数生成デバイスは、普通のPCに組み込むにはだいぶ敷居が高いのだが。 Kazuo Moriwaka said... intelのivy bridge世代には高速な乱数生成器がはいるみたいですよ。entropy sourceが目からうろこでした
ゲームプログラマーを目指すひと ランダムダンジョン生成プログラム
現在ローグライクゲームを作っているのですが、 ランダムなダンジョンを生成する処理は完成してます。 で、もしかしたら参考になるかもしれないので、公開してみます。 （需要はあるのだろうか？） 【ダンジョンの作り方】 ----------------------------------------------------------- ①２次元配列のマップを、いくつかの領域に分ける ②領域ごとに、部屋を作る ③部屋から道を伸ばし、つなげる ④余分な道を消す ----------------------------------------------------------- 自分がやっている方法は以上です。 【補足】 ここからは補足です。 まず①領域分割について。 【１】下記の様な構造体を用意します。 -----------------------------------------------
SIMD-oriented Fast Mersenne Twister (SFMT)
SIMD-oriented Fast Mersenne Twister (SFMT): twice faster than Mersenne Twister*1. English Version 最新情報 SFMT ver1.5.1 をリリースしました。(2017/2/22) SFMT ver1.5 をリリースしました。 53bit精度double出力にバグがありました。(2017/2/7) SFMT 論文の正誤表 を追加しました。(2015/9/1) dSFMT ver2.2.3 をリリースしました。(2013/12/19) SFMT ver1.4.1 をリリースしました。(2013/12/19) dSFMT ver2.2.2 をリリースしました。 ver2.2.2 はVisual C++ 2012 でコンパイルエラーになる部分を修正しました。 (2013/9/17) dSFMT ver
本の虫: 確率分布の使い方
C++0xのstd::randomには、様々な分布クラスが存在する。一体どうやって使い分ければいいのか。ここでは、ゲームにたとえて考えてみる。 もっとも簡単な分布は、一様分布（Uniform distributions）である。これは、a ≦ i ≦ b, の範囲の値iを、それぞれ等しい確率で返す分布である。 ゲームでいえば、サイコロやルーレットなどの実装に使えるだろう。 // 六面サイコロの実装 int main() { std::mt19937 rng ; // 一様分布 // 0から5までの数字を等しい確率で返す分布 std::uniform_int_distribution<> dice(0, 5) ; int a[6] = { } ; // 六面サイコロの出た目の回数を記録する配列 // 600回サイコロを振る for ( int i = 0 ; i != 600 ; ++i )
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円周率をランダムウォークで視覚化