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伪随机数的定义,伪随机数的原理

来源:小易整编  作者:小易  发布时间:2023-02-22 06:27
摘要:在复杂网络分析领域,经常需要研究随机性。很多复杂网络的配置模型(例如ER图和无标度网络)在生成网络实例的时候,都需要通过计算机产生随机数。我们大多数时间不需要知道计算机产生随机数的具体细节,不过这里还是整理一下相关的知识,其中包含了一些很有...

其统计量的计算如下图所示:

伪随机数的定义,伪随机数的原理

其统计量为:

伪随机数的定义,伪随机数的原理

其中,

伪随机数的定义,伪随机数的原理

在满足零假设的前提下,该统计量服从标准正态分布。因此,假设检验的判别标准为:

伪随机数的定义,伪随机数的原理

(2)理论检验(Theoretical test)

理论检验不需要生成随机数的样本。它通过观察一个生成器的结构和参数来判断它的性能如何。理论检验是全局性的,一个生成器在整个周期内的行为都会被检验。

伪随机数的理论检验方面,比较重要的主要有以下两点:

(1)对于伪随机数生成器的一个完整的周期来说,这些样本的各阶矩是可以计算的。例如,全周期LCG的均值是 方差是。但是这种分析其实也不一定靠谱,这种全局的性质也不一定就能代表某一段伪随机序列的性质,各阶矩比较靠谱也不一定就说明其他的统计性质也靠谱。

(2)“伪随机数落在超平面上”。这个是一个很有意思的性质,假如我们用LCG生成了一串伪随机数,然后我们截取每个随机数当做一个向量:理论上来说这些向量是“随机”的嘛,应该都是乱七八糟地分散在维超立方体内的。但是。。。

这些向量实际上是有规律地聚集在维超立方体内的维超平面上的!

伪随机数的定义,伪随机数的原理

这并不很随机好嘛!

当然,针对这些超平面,有一个评价随机数生化器优劣的指标,就是超平面之间的距离:距离越小,我们认为随机数生成器的性能越好。


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