正規分布に従う疑似乱数を生成する方法は？速度は？調べてみました！
この文書は 応用情報 Advent Calender 2020 に投稿した PDF の記事 の Web ページ版です。 はじめに こんにちは。応用情報 Advent Calender 2020 も9日目に突入しましたが、みなさまいかがお過ごしでしょうか。知的情報処理研究室 M1 の生田です。 正規分布は自然現象を良く表現する 1 ことから、数値シミュレーションをはじめとした工学上の応用が数多くあります。また、正規分布からのサンプリングは、他の確率分布（t分布やベータ分布など）に従う乱数の生成にも用いられるため、直接的に正規分布を用いないシミュレーションでも、間接的に正規分布が必要になることがあります。私たちの研究室でも、ニューラルネットワークの重みの初期値など、正規分布は至るところで活躍しています。 しかし、現在広く使われている疑似乱数生成アルゴリズム（線形合同法やメルセンヌ・ツイスターな
How to shuffle songs? - Spotify Engineering
At Spotify we take user feedback seriously. We noticed some users complaining about our shuffling algorithm playing a few songs from the same artist right after each other. The users were asking “Why isn’t your shuffling random?”. We responded “Hey! Our shuffling is random!” So who was right? As it turns out, both we and the users were right but it’s a bit more complicated than that. It also tells
一様分布の上限に別の一様分布で生成した値を使うと確率密度関数が対数関数になる理由 - おさかなせいざ
以下のツイートを見て確かにそうっぽいなぁと思ったので確認してみました． 初心に立ち返って takawo 先生のコードをお手本に勉強中https://t.co/bEQX8GNcH0 random() って再帰させれば指数関数っぽく散るんだ...... 簡単な tips に見えるけど初めて知ったな〜〜#creativecoding #p5js pic.twitter.com/C3s4z0Ieib— Almina (@Code4_11) 2022年5月15日 上記のツイートでは指数関数とおっしゃられていますが，実際には対数関数になっていたのでその理由について述べます． はじめに で定義される一様分布の累積密度関数は であらわされます．一様分布なので各値をとる確率は一様に微小 です． (ふつうに でもよさそう?) 次に一様分布から得られた値 を上限とした際の一様分布について考えます． このとき，
乱数について本気出して考えてみる｜TechRacho by BPS株式会社
プログラミングをやっていると、様々な乱数に出会います。乱数に関しては大勢の研究者が色々な研究結果を出しているため、種類も増え、いったいどれを使えばいいのかと悩む原因にもなります。 大勢が研究し利用している分野ですから、私以外でも大勢が乱数に関する記事を書いているため、あえて新しい記事を書く価値は高くないかもしれません。まあ、既に理解している人はここで記事を閉じるか、暇つぶし程度の感覚で読んでいただくと良いかと思います。 真乱数と疑似乱数 プログラミングの世界の中でいわゆる "乱数" として扱われることが多いのは擬似乱数です。疑似、と付くからには、これは実のところ乱数ではないと言えます。とは言え、擬似乱数を乱数でないと言ってしまうと話が終わってしまうので、疑似乱数を含む乱数を広義の乱数とします。この記事で扱うのは広義の乱数です。逆に、狭義の乱数、本物の乱数は真乱数と言います。 本物と言いまし
C言語による乱数生成
本文章はC言語を用いて様々な確率分布に従う乱数を生成する方法やコードをまとめたものである。rand関数やメルセンヌ・ツイスタの使い方から始まり, 正規分布・指数分布等の様々な確率分布に従う乱数の生成方法について解説する。このページは近江崇宏によって作られました。コードはご自由にお使いになってかまいませんが、バグ等によって生じた損失に対する責任は負いません。 道しるべ: ・Ｃ言語でお手軽に整数の乱数を発生させたい人 ==> C言語のrand関数の使い方 ・メルセンヌ・ツイスタの使い方を知りたい人 ==> メルセンヌ・ツイスタの使い方 ・一様乱数の生成方法を知りたい人 ==> 一様乱数 ・様々な確率分布に従う乱数生成法を知りたい人 ==> 各種の確率分布に従う乱数の生成法 入門編 C言語のrand関数の使い方 メルセンヌ・ツイスタの使い方 乱数生成の基礎 一様乱数 (Uniform Rando
xoshiro/xoroshiro generators and the PRNG shootout
Introduction This page describes some new pseudorandom number generators (PRNGs) we (David Blackman and I) have been working on recently, and a shootout comparing them with other generators. Details about the generators can be found in our paper. Information about my previous xorshift-based generators can be found here, but they have been entirely superseded by the new ones, which are faster and b
平均への回帰：愚かな誤謬を惹き起こす美しきrandomness - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
元々はQuoraでこういうアンサーを書いたのがきっかけです。 本文中では「厳密性を一切考慮しない平易な説明で良ければ（※僕自身も数理統計学的な意味での確率論に関してはど素人なのでそもそも厳密な説明はできませんが）」と断り書きを入れましたが、厳密でないどころか間違っていたらそれはそれで悲しいので、詳しい方*1からツッコミをいただくべくブログ記事にもう少し細かく書いてみようかと思ったのでした。 ということで、Quoraアンサーの補足説明も兼ねて自分なりの理解を以下に書いておきます。誤っている点や不足している点などあれば、何かしらの形でツッコミを入れて下さると有難いですm(_ _)m 人口に膾炙した説明 実験1：本来の平均回帰 数学的説明 実験2：純粋に運が試されるギャンブル 結果から見えるもの 余談 追記 人口に膾炙した説明 一般には平均への回帰 (Regression toward the
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SZ on X: "数値解法の資料をまとめていて、随分世の中が変わっていることに気がつきました。頑張って追いついておかないと... ・乱数：メルセンヌ・ツイスター (1998) → PCG (2014) ・正規乱数：Box-Muller (1958) → ziggurat (2000) ・ガンマ乱数：??? → Marsaglia-Tsang (2000)"
[0.0, 1.0) の乱数を得るための“本当の”方法
https://twitter.com/mootastic/status/1593893252679073792
Toshitaka Miura on Twitter: "@yohhoy 面白い。 rand() は線形合同法だから、出てきた乱数をモジュロする使い方だと乱数生成式の法との関係が重要になるわけだ。 で、あとでモジュロする法が線形合同法の法と因数関係にあると、種に何を入れても同じ初期値になってしまうと。"
【C】srand(time(NULL))をしても同じ乱数が生成される
1bit欠損メルセンヌ・ツイスタの予測 (魔女のお茶会 2021/冬)
Matt Henderson on Twitter: "the dumbest way to solve a maze? simulate a gas of thousands of particles diffusing from the start point, until one… https://t.co/XKtK9y4vf1"
Random Matrices: Theory and Practice - Lecture 1
Lex Fridman on Twitter: "Select numbers between 0 and 1 randomly until sum is > 1. The expected # of selections needed is equal to e."
まそらた on Twitter: "どうしてこうなった…… https://t.co/p46z9khea6 https://t.co/39vgxodHXy"
GitHub - Reputeless/Xoshiro-cpp: Header-only Xoshiro/Xoroshiro PRNG wrapper library for modern C++ (C++17/C++20)
Ryo Suzuki on Twitter: "疑似乱数生成器 Xorshift の現代版、「Xoshiro」シリーズの C++ ラッパーライブラリのプロジェクトを公開しました。C++20 の標準乱数生成インタフェースに対応、ゲーム開発や研究プロジェクトに便利です (MIT ラ… https://t.co/JqzFiwvvVy"
加藤公一, Като Кимикадзу（はむかず） on Twitter: "「UUIDなんて要するに122ビットの乱数作ればいいんでしょ、簡単簡単！」といって素人がうっかり手を出すと痛い目にありますよという話。32ビット整数の乱数を4つならべるとして、数列としては偏りが無くても、4次元空間で相関がある場合… https://t.co/ypjyoLdiAb"