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Pseudozufallszahlen sind Zufallszahlenfolgen, die mithilfe eines deterministischen Algorithmus aus der Gleichverteilung „[0,1]“ berechnet werden. Pseudozufallszahlen sind keine echten Zufallszahlen, weisen jedoch ähnliche statistische Merkmale wie Zufallszahlen auf, wie z. B. Gleichmäßigkeit, Unabhängigkeit usw. Zu den Methoden zur Generierung von Pseudozufallszahlen gehören: 1. Direkte Methode, die auf der Grundlage der physikalischen Bedeutung der Verteilungsfunktion generiert wird; 2. Umkehrmethode; 3. Akzeptanz-Ablehnungs-Methode;
Die Betriebsumgebung dieses Tutorials: Windows 7-System, Dell G3-Computer.
Pseudozufallszahl
Pseudozufallszahl ist eine Zufallszahlenfolge, die aus der Gleichverteilung von [0,1] unter Verwendung von a berechnet wird Der deterministische Algorithmus ist nicht wirklich zufällig, weist aber ähnliche statistische Merkmale wie Zufallszahlen auf, wie z. B. Gleichmäßigkeit, Unabhängigkeit usw.
Wenn bei der Berechnung von Pseudozufallszahlen der verwendete Anfangswert (Seed) unverändert bleibt, bleibt auch die Reihenfolge der Pseudozufallszahlen unverändert. Pseudozufallszahlen können in großen Mengen von Computern generiert werden. Um die Simulationseffizienz in der Simulationsforschung zu verbessern, werden in der Regel Pseudozufallszahlen anstelle echter Zufallszahlen verwendet. In Simulationen werden im Allgemeinen Pseudozufallszahlen verwendet, die einen extrem langen Zyklus haben und den Zufallszahlentest bestehen können, um die Zufälligkeit der Berechnungsergebnisse sicherzustellen.
Generierungsmethode:
Im Allgemeinen gibt es drei Hauptmethoden zur Generierung von Pseudozufallszahlen:
(1) Direkte Methode, basierend auf der Verteilungsfunktion. Generierung physikalischer Bedeutungen. Der Nachteil besteht darin, dass es nur auf bestimmte Zufallszahlen mit speziellen Verteilungen anwendbar ist, beispielsweise auf die Binomialverteilung und die Poisson-Verteilung.
(2) Inversionsmethode: Unter der Annahme, dass U der gleichmäßigen Verteilung im Intervall [0, 1] folgt, sei X = F-1 (U), dann ist die kumulative Verteilungsfunktion (CDF) von X F . Diese Methode verfügt über ein einfaches Prinzip, eine bequeme Programmierung und eine breite Anwendbarkeit.
(3) Akzeptanz-Ablehnungs-Methode: Nehmen Sie an, dass die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion (PDF) der Zufallszahl, die Sie generieren möchten, f ist, und suchen Sie dann zunächst einen Zufallszahlengenerator mit einer PDF von g und einer Konstante c Machen Sie f(x)≤cg(x) und lösen Sie es dann gemäß dem Akzeptanz-Ablehnungs-Algorithmus. Da der Algorithmus im Durchschnitt c-mal arbeitet, um eine Zufallszahl zu erhalten, die Sie generieren möchten, muss der Wert von c so klein wie möglich sein. Der Nachteil dieses Algorithmus besteht offensichtlich darin, dass es schwierig ist, g und c zu bestimmen.
Daher verwenden Pseudozufallszahlengeneratoren (PRNG) im Allgemeinen die Umkehrmethode, die auf einer gleichmäßigen Verteilung basiert. Die Qualität gleichmäßig verteilter PRNG bestimmt die Qualität des gesamten Zufallszahlensystems.
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