疑似乱数２
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200:デフォルトの名無しさん 09/09/03 21:52:50 高次元均等分布性ってどういうこと？ p[i]=(x[Ni+0],x[Ni+1],…,x[Ni+N-1]) として作ったＮ次元乱数のＮ次元空間上散布図が Ｎ次元空間内に平面作ったり偏ったりせずにぼんやり分布することと考えていいのかな？ 201:デフォルトの名無しさん 09/09/04 07:05:22 誤解を恐れずに大雑把かつ簡単に言うと、 nビットの状態空間があるとして、 一周期の間に00...00から11...11までnビット(n桁)の数字が 過不足なく1回ずつ出現すること。 それが満たされると周期全体で直前のn-1ビットの状態に関わらず 次の1ビットの出現確立が必ず50:50になる。 つまりn-1次元で0と1が均等に分布したことになる。 状態空間を越えた次元では分布については全く保証出来ない。 だからMT含めて最近の擬似乱数はみんな状態空間をかなり大きめにとってる。 ただしこれはあくまで一周期のことであって、 一周期の一部を切り出した場合(通常の使用状況)では全然話が別ね。 マクロとミクロの違いというか両方同時に成り立たせるのは難しい。 よく0過多状態からの回復の速さが注目されるけど、 状態空間が大きいのに三項式とかだと(MTのことね) 0の多い区間はその前後でも0が多くなる。 逆に1の多い区間はその前後で1が多くなってトータルで均等になるわけさ。
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