最小完全ハッシュ関数の作り方
■順列型の最小完全ハッシュ関数 ０から４までの５個の数字が下のように並んでいる場合を例にして説明します。 ５個の数字の並べ方は５！通りありますので５！(=120)通りの並べ方の総てに対して0から119までの数値を一意に割り付けることが目的となります。 ３４１０２ ここでは左側から順に数字を見ていくことにします。最初の数字は３で残りの数字の個数は４個ですね。 この残れさた数字の個数分の総順列数は４！ですが、この数量を基数と言います。 つまり左端の数字が何であるかを完全に識別する為に最低限必要な基本となる重みのことです。 従って先ず最初の数字３に基数である４！を掛け算してはじき出します。 [３]４１０２ → ３＊４！ 次に左から２番目の数字ですが、ここから先はとても注意が必要です。 ２番目の数字は４で残りの数字の個数は３個です。残りの数字の個数が３個なので基数は３！になります。つまり基数が変化
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
OBB vs AABB - Radium Software Development
This domain may be for sale!
Mersenne Twister: A random number generator (since 1997/10)
English Version News: MTToolBox をGitHubで公開しました。(2013/10/04) TinyMTをリリースしました。 (2011/06/20) MTGPをリリースしました。(2009/11/17) SIMD-oriented Fast Mersenne Twister (SFMT) をリリースしました。 SFMTはオリジナルのMersenne Twisterより約二倍速く、 よりよい均等分布特性を持ち、零超過初期状態からの回復も高速です。 SFMTのページを見てください。 (2007/1/31) お願い：使う時にemailを一通下されば、 今後の改良のはげみになります。 どんなささいな問題点でも、見つけ次第御連絡下さい。 m-mat ＠ math.sci.hiroshima-u.ac.jp (このメールアドレスは スペースを抜いて手で打ち直してください)
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
