[B! random] nfunatoのブックマーク

GitHub - Reputeless/Xoshiro-cpp: Header-only Xoshiro/Xoroshiro PRNG wrapper library for modern C++ (C++17/C++20)

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nfunato 2020/08/17

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prng

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BigCrushに合格した乱数、とは

C言語は、1972年にAT&Tベル研究所の、デニス・リッチーが主体となって作成したプログラミング言語です。 B言語の後継言語として開発されたことからC言語と命名。そのため、表記法などはB言語やALGOLに近いとされています。 Cの拡張版であるC++言語とともに、現在世界中でもっとも普及されているプログラミング言語です。

nfunato 2019/05/02

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prng

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黒木玄 Gen Kuroki on Twitter: "メルセンヌツイスターMT19937は現在では「遅い」とみなされることについては、 https://t.co/MtKjvTfvvt のIn[17]～In[19]とIn[23]～In[25]を比較すればわかります。In[36]を見… https://t.co/CMZUGGt2eT"

nfunato 2019/04/06

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Google グループ

Google グループでは、オンラインフォーラムやメールベースのグループを作成したり、こうしたフォーラムやグループに参加したりすることで、大勢のユーザーと情報の共有やディスカッションを行うことができます。

nfunato 2018/02/04

"XorShift 64bit"

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Xorshift – Wikipedia

nfunato 2018/02/04

"with 64, 128 bit"

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いきちがいのぷろぐらむあ - 雑記/2010-01-26 - 2010-1-26[火] xorshift乱数のメモ

XorShift乱数は、こちらとかのように短い関数で紹介されるけれど、たいていシード固定で書かれていて、シードを外部から与えたい場合はどうしたら、と悩んでしまう. もちろん、ちょっとぐぐったらシード設定できるソース載せてるサイトあるし、おおもとのpaper に all 0でなければよいようなことかいてあるようだけど、どの程度適当でよいのか不安にもなる. で、今さらながら2chの擬似乱数2 をみたら76に解説&seed設定付ソースがあった. シードは極端な設定をすると不自然な部分列が出力されるからMTのを参考にしたとある. ありがたく、これ流用させていただくことに... と、よくよくみれば、ここの初期化とほぼ同じ(改良版)のよう. その他、検索したときのサイトメモ. mt-liteの実行速度に xorshiftを含む各種乱数の速度比較あり. 良い乱数・悪い乱数に XorShiftと他の乱

nfunato 2018/02/04

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Xorshift pseudorandom number generator | Arklyffe.com

In 2003, George Marsaglia published a pseudorandom number generator based on repeated shift and XOR operations, a relative of the linear feedback shift register generators. The basic 3-shift PRNG is: int xorshift() { y ^= (y << a); y ^= (y >> b); return y ^= (y << c); } With y seeded with any non-zero starting value. The generator will never produce zero, which is something to be careful of, but w

nfunato 2018/02/04

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GitHub - lemire/testingRNG: Testing common random-number generators (RNG)

nfunato 2018/02/04

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Xorshift - Wikipedia

Example random distribution of Xorshift128 Xorshift random number generators, also called shift-register generators, are a class of pseudorandom number generators that were invented by George Marsaglia.[1] They are a subset of linear-feedback shift registers (LFSRs) which allow a particularly efficient implementation in software without the excessive use of sparse polynomials.[2] They generate the

nfunato 2018/02/04

forth
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主要な統計解析ソフトの擬似乱数生成アルゴリズム｜Colorless Green Ideas

SAS, SPSS, STATA, R といった現在の主要な統計解析ソフトでは、擬似乱数を生成するときに、メルセンヌ・ツイスターをアルゴリズムとして採用している。はじめに統計解析の際には、乱数 (random number) が必要になることが多い。例えば、無作為抽出をしたり、モンテカルロ法を実行したりするときには、乱数が必要になる。しかし、計算機を使って分析する際に真の乱数を作り出すことは容易でないことから、何らかのアルゴリズムによって擬似乱数 (pseudo-random number) を作り出すことが必要になる。 2017年2月現在、主要な統計解析ソフトでは、Matsumoto and Nishimura (1998) が提唱したメルセンヌ・ツイスター (Mersenne twister) というアルゴリズムで擬似乱数を生成できるようになっている。このアルゴリズムは、すこぶる優

nfunato 2018/01/04

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Monte Carlo theory, methods and examples

I have a book in progress on Monte Carlo, quasi-Monte Carlo and Markov chain Monte Carlo. Several of the chapters are polished enough to place here. I'm interested in comments especially about errors or suggestions for references to include. There's no need to point out busted links (?? in LaTeX) because the computer will catch those for me when it is time to root out the last of them. @book{mcboo

nfunato 2017/07/07

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Simple random number generators

nfunato 2017/07/05

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XorShiftの実装 [C++/D言語/C#/VB/JS/Python/HSP/Lisp/Clojure/Tcl] - Qiita

早くて、高品質な乱数と言われるXorShiftの128bit版をいくつかの言語で実装してみた。これを実装するにあたってのポイントは以下の通り。論理シフトを用いること。 unsigned int32(符号なしint)を用いること。(符号を持たないこと) それができない言語であっても、値は32bit以上の保持は行わないこと。(それ以上は切り捨てる) 恐らく上記を全て満たせればどの言語で実装を作っても同じ乱数が生成できるはず、ということで複数言語での再現性のある乱数の生成に試みた。 Github オンラインコンパイラ C++ Dlang C# VisualBasic JavaScript Python HSP CommonLisp Tcl Clojure XorShift実装出力例 >> defaults ["z":521288629, "x":123456789, "y":362436

nfunato 2017/01/06

"XorShift"

lisp
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相関のある2つの擬似乱数の生成（Pythonサンプルつき） - Qiita

統計的な数値実験をしているときに、相関のある乱数を生成したいことがあります。ちょっと検索するとコレスキー分解を使った方法が出てきます。これはこれで変数の数がいくつでも対応できるやり方なのですが、僕が欲しかったのは $2$ 変数だけだったので、ここではもうちょっと泥臭いやりかたで説明します1。概要平均がゼロで分散が等しい独立な乱数 $X$ と $Y$ があるとします。このとき、$X$ と相関係数 $\rho$ で相関し、同じ分散を持つ乱数 $Z$ はのように作れます。この記事では、理論：なぜこれで相関がある乱数が作れるのか検証：Python で実際にやってみるについて書いていきます。理論独立な乱数　$X$ と $Y$ について、平均はそれぞれゼロ、分散は同じ値で $\sigma^2$ とします。$X$ と $Y$ は独立なので、共分散や相関係数はゼロです。また、$X$ と