モンテカルロ法 - Wikipedia
モンテカルロ法（モンテカルロほう、（英: Monte Carlo method、MC）とはシミュレーションや数値計算を乱数を用いて行う手法の総称。元々は、中性子が物質中を動き回る様子を探るためにスタニスワフ・ウラムが考案しジョン・フォン・ノイマンにより命名された手法。カジノで有名な国家モナコ公国の4つの地区（カルティ）の1つであるモンテカルロから名付けられた。ランダム法とも呼ばれる。 計算理論の分野において、モンテカルロ法とは誤答する確率の上界が与えられる乱択アルゴリズム（ランダム・アルゴリズム）と定義される[1]。一例として素数判定問題におけるミラー-ラビン素数判定法がある。このアルゴリズムは与えられた数値が素数の場合は確実に Yes と答えるが、合成数の場合は非常に少ない確率ではあるが No と答えるべきところを Yes と答える場合がある。一般にモンテカルロ法は独立な乱択を用いて繰り
乱数生成について・・xorshiftすげぇ - SourceChord
モンテカルロ法で計算するときには、乱数の質についての話題がよく出てきます。 乱数に偏りがあると、正確な推定ができなくなるためです。 で、C言語標準のrand関数はあまり乱数の質が良くなくて、サンプリングする方向に偏りができてしまうとのことです。 そこで、別の乱数生成法を用いるのですが、レンダラ関係ではメルセンヌツイスタがよく用いられています。 が、今回はコチラ↓の記事で見かけたxorshift法というのを試してみました。 http://lucille.atso-net.jp/wiki/index.php?%CD%F0%BF%F4 xorshift法はxorとシフト演算のみで超高速に疑似乱数を生成するものです。 パストレなどでは、ロシアンルーレットで反射方向を決める際など、多くの場所で乱数を生成する必要があります。なので、xorshiftを用いることで高速化ができないかな、と思いxorshi
良い乱数・悪い乱数
Ｃ言語標準ライブラリの乱数rand( )は質に問題があり、禁止している学会もある。 他にも乱数には様々なアルゴリズムがあるが、多くのものが問題を持っている。 最も多くの人に使われている乱数であろう Visual Basic の Rnd の質は最低である。 そもそも乱数とは 乱数とは、本来サイコロを振って出る目から得られるような数を意味する。 このような乱数は予測不能なものである。 しかし、計算機を使って乱数を発生させた場合、 次に出る数は完全に決まっているので、予測不能とはいえない。 そこで、計算機で作り出される乱数を疑似乱数(PRNG)と呼び区別することがある。 ここでは、特にことわらない限り乱数とは疑似乱数のことを指すとする。 計算機でソフト的に乱数を発生させることの最大のメリットは、 再現性があることである。 初期状態が同じであれば、発生する乱数も全く同じものが得られる。 このことは
最速インターフェース研究会 :: 実践JavaScriptで配列をシャッフルする方法リファクタリング
JavaScriptで配列をシャッフルする話を見て、そういえばArray#shuffleは以前書いた記憶があるなーと思って調べてみたらコピペだった。 http://www.fumiononaka.com/TechNotes/Flash/FN0212002.html Fisher-Yatesというアルゴリズムだそうです。 Array.prototype.shuffle = function() { var i = this.length; while(i){ var j = Math.floor(Math.random()*i); var t = this[--i]; this[i] = this[j]; this[j] = t; } return this; } a = [1,2,3,4,5]; a.shuffle() // 3,1,5,2,4 a // 3,1,5,2,4 ごく普通に実装
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