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乱数の計算にMKLIntelを使用しています。準ランダムアルゴを使用しています。また、生成される数はまったくランダムではないように思えます。準ランダムアルゴは、スペースの占有を最大化するサンプルポイントを提供することを理解しています。したがって、それらは完全に予期せずランダムである必要はありませんが、スペースを適切にカバーするためだけに必要です。

この番号をランダムに使用したいので、予想どおりに並べ替えないようにします。そのため、これらの「ランダム」ポイントを使用する前に、それらを並べ替えます。

MKLライブラリを正しく使用していませんか?それとも、私が述べたように、ポイントは完全にランダムではなく、空間全体をカバーすることであるため、それは正常に聞こえますか?

いくつかのMKLまたは準ランダム生成の場合。そこのユーザー、アドバイスを歓迎します。

よろしく。

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理論的には、一様に分布したシーケンスのランダムな順列は、ランダムなサンプルになるはずです。たとえば、1、2、3、...、n を取り、それをランダムに並べ替えると、ランダムな一様サンプルが得られます。

ランダム順列アルゴリズムの品質は、結果として得られるサンプルの品質にとって重要になります。

同時に、なぜ MKL の準ランダム RNG が必要なのか疑問に思います。私には、それは少しやり過ぎに見えます。適切な疑似乱数シーケンスが必要な場合は、高速で高品質な MT19937、MT2203、SFMT19937 など、MKL の他の RNG を使用するのが理にかなっています。順列のベースとして準ランダムシーケンスが必要な理由を説明していただけますか?

よろしく、 セルゲイ

于 2012-05-10T12:02:50.403 に答える