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数年前に話題になったハードウェア乱数発生器ってどれぐらい売れているんですかねえ。あれを使って行ったシミュレーションとかって、どうやって検証するんだろうとか思ったり。あと最近のCPUやサウスブリッジとかに内蔵されている乱数デバイスもなんかバックドアが無いか心配だったり…って言いながら使ってますけど。
#RIMSかあ。今から思えば理学部の友達とももう少し遊んでおくべきだった。 #レベルが違いすぎてどうせ駄目だったという説も強いけど。
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悩みの内容から考えて (スコア:1)
ところで私が学生のころなので10年くらい前の話ですが、RIMSでのIBMの人の講演で、乱数ではなく予め用意された多次元分布の性質の良い点集合(その発生方法が論旨だったのですが失念しました。かなり聞きいっていたと思うのでエルゴード理論と関係があったと思います)を用いる方法の方が優秀なことも多い、というものがありました。
# MTと言えばマニュアルトランスミッションやムーバブルタイプやメルセンヌツイスターよりもマルチスレッドかも。MT-safeとか。
Best regards, でぃーすけ
Re:悩みの内容から考えて (スコア:1)
H.Mizuta, T.Sekine and S.Tezuka. Numerical integration technique by using low-discrepancy sequences. Kokyuroku, (1040):84-91, April 1998. Research on Numerical Computation (in Japanese)
これのことかな?
Re:悩みの内容から考えて (スコア:1)
はい。
> low-discrepancy sequences
聞き覚えのある言葉ですね!!題名も(乱数列の代わりに)low-discrepancy sequencesを用いて数値積分をする話のように思えるのでビンゴかも。
なにせ記憶がほとんどありませんので、それだ!!と確信を持って言えませんが...。
Best regards, でぃーすけ
Re:悩みの内容から考えて (スコア:1)
騙^H語らせてくれるなら、いくらでも語りますよw
http://www.research.ibm.com/trl/projects/optsim/riskmng/LDS/lds.htm [ibm.com]
Re:悩みの内容から考えて (スコア:0)
Re:悩みの内容から考えて (スコア:1)
いえいえ。モンテカルロなどのシミュレーションの分野(すなわち数値積分をするのが目的の場合)のように、そもそも理想的解決手段が乱数ではない場合はむしろ予測可能な方が都合が良いです。リソースさえあれば「すべての点」に関して計算するのが理想ですがリソースが足りないから点の選択に乱数を用いるのがモンテカルロ法です。この場合に必要な性質は予測不可能性ではなく分布の「まんべんなさ」です(特に多次元分布のまんべんなさが重要)。ですから最初から疎な「まんべんない」部分集合を発生させると言う考え方は合理的ですし、実際は部分集合である以上ある種の偏りは生じるはずで、この偏りを予測するためにも乱数を用いる場合は予測可能な方が都合が良いです。
単純な例ですが、100x100の格子上に規則的な点列を発生させれば1万点で円周率が精度4ケタで求まりますが、モンテカルロだと予測不可能な物理乱数を10万点用いたとするとまず4ケタは出ないでしょう(1億点くらいあれば出るかも)。こういう目的の場合は1万点の予測可能な点列が10万点の予測不可能な点列に勝ります。
Best regards, でぃーすけ
Re:悩みの内容から考えて (スコア:1)
数年前に話題になったハードウェア乱数発生器ってどれぐらい売れているんですかねえ。あれを使って行ったシミュレーションとかって、どうやって検証するんだろうとか思ったり。あと最近のCPUやサウスブリッジとかに内蔵されている乱数デバイスもなんかバックドアが無いか心配だったり…って言いながら使ってますけど。
#RIMSかあ。今から思えば理学部の友達とももう少し遊んでおくべきだった。
#レベルが違いすぎてどうせ駄目だったという説も強いけど。
-- Takehiro TOMINAGA // may the source be with you!
Re:悩みの内容から考えて (スコア:1)
はい、異なる典型的な例がランダムオラクル(参考:http://akademeia.info/index.php?%A5%E9%A5%F3%A5%C0%A5%E0%A5%AA%A5%E9%A5%AF%A5%EB%A5%E2%A5%C7%A5%EB )ですね。これは予測が全く不可能かつ再現性は完全というモデルです。
そういえば過去に、自動ナイトリ-ビルド&テストで失敗するとrandom seedの入ったメールが送られてくる、という開発があったなぁ。再現可能性の方は演算などの単体テストのテストケースが膨大にありすぎて、全ての値での試験が到底無理なときに乱数を用いる場合、とかで有効ですね。
ハードウェア乱数発生器は乱数を高速に発生させることの方が売りなんじゃないでしょうか。結果の予想を立てるよりかは、予想の検証向き?結果を検定して2σに入っているから予想は間違っているとは言えない、みたいな。
> #レベルが違いすぎてどうせ駄目だったという説も強いけど。
私は工学部からの編入組ですが、見事に落ちこぼれました...。
Best regards, でぃーすけ
Re:悩みの内容から考えて (スコア:1)
-- Takehiro TOMINAGA // may the source be with you!