의사 난수란 무엇을 의미하나요?

의사 난수는 결정론적 알고리즘을 사용하여 "[0,1]" 균일 분포에서 계산된 난수 시퀀스입니다. 의사 난수는 진정한 난수는 아니지만 균일성, 독립성 등 난수와 유사한 통계적 특성을 가지고 있습니다. 의사 난수를 생성하는 방법에는 다음이 포함됩니다. 1. 분포 함수의 물리적 의미를 기반으로 생성되는 직접 방법 2. 수락-거절 방법.

이 튜토리얼의 운영 환경: Windows 7 시스템, Dell G3 컴퓨터.

의사 난수

의사 난수는 결정론적 알고리즘을 사용하여 [0,1]의 균일 분포에서 계산된 난수 시퀀스입니다. 실제 난수는 아니지만 난수와 유사한 통계적 특성을 가지고 있습니다. . 균일성, 독립성 등과 같은 것입니다.

의사 난수를 계산할 때 사용된 초기 값(시드)이 변경되지 않은 경우 의사 난수의 순서도 변경되지 않습니다. 의사 난수는 컴퓨터에 의해 대량으로 생성될 수 있습니다. 시뮬레이션 연구에서 시뮬레이션 효율성을 높이기 위해 일반적으로 실제 난수 대신 의사 난수를 사용합니다. 일반적으로 시뮬레이션에 사용되는 의사 난수는 주기가 매우 길고 난수 테스트를 통과하여 계산 결과의 무작위성을 보장할 수 있는 의사 난수입니다.

생성 방법:

일반적으로 의사 난수를 생성하는 방법에는 크게 세 가지가 있습니다.

(1) 분포 함수의 물리적 의미를 기반으로 생성되는 직접 방법. 단점은 이항 분포 및 포아송 분포와 같은 특수 분포를 갖는 특정 난수에만 적용할 수 있다는 것입니다.

(2) 역산 방법, U가 구간 [0, 1]에서 균일 분포를 따른다고 가정하고 X=F-1(U)로 하면 X의 누적 분포 함수(CDF)는 F입니다. 이 방법은 원리가 간단하고 프로그래밍이 편리하며 적용성이 넓습니다.

(3) 수락-거절 방법: 생성하려는 난수의 확률 밀도 함수(PDF)가 f라고 가정한 다음, 먼저 g의 PDF와 상수 c를 사용하여 f가 되는 난수 생성기를 찾습니다. ( x) ≤ cg (x), 그런 다음 합격-거부 알고리즘에 따라 이를 풉니다. 알고리즘은 생성하려는 난수를 얻기 위해 평균 c회 연산을 수행하므로 c의 값은 최대한 작아야 합니다. 분명히 이 알고리즘의 단점은 g와 c를 결정하기 어렵다는 것입니다.

따라서 의사 난수 생성기(PRNG)는 일반적으로 균일 분포를 기반으로 하는 반전 방법을 사용합니다. 균일 분포 PRNG의 품질이 전체 난수 시스템의 품질을 결정합니다.

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