미리 정의된 합계로 난수를 생성하고 동일한 확률 분포를 보장하는 방법은 무엇입니까?

미리 정의된 합계로 난수 생성

소개: 등확률 분포

미리 정의된 값으로 합산하기 위해 난수를 생성하는 것은 흥미로운 과제입니다. 컴퓨터 프로그래밍에서. 단순한 접근 방식이 충분해 보일 수도 있지만 특정 숫자가 선택될 가능성이 더 높은 편향이 발생하는 경우가 많습니다. 이 기사에서는 가능한 모든 조합에 대해 동일한 확률 분포를 보장하는 개선된 솔루션을 자세히 살펴봅니다.

제약된 합계 샘플 함수

제공된 솔루션은 가능한 결과의 균일한 분포를 달성하기 위해 constrained_sum_sample_pos 함수를 사용합니다. 이 함수는 목표 값(전체)을 합산하는 양의 정수(n) 목록을 생성합니다. 이 함수의 주요 특징은 각 조합이 선택될 확률이 동일하다는 것입니다.

균일한 배포 및 사용자 정의

이 함수의 강점은 가능한 모든 조합의 확률이 동일하다는 것을 보장하는 수학적 기반에 있습니다. 또한 최대 100까지 합산된 7개의 숫자 또는 기타 원하는 합계를 생성하는 등 다른 시나리오에 쉽게 적용할 수 있습니다.

구현

함수의 Python 구현은 아래에 제공됩니다.

<code class="python">import random

def constrained_sum_sample_pos(n, total):
    """Return a randomly chosen list of n positive integers summing to total.
    Each such list is equally likely to occur."""

    dividers = sorted(random.sample(range(1, total), n - 1))
    return [a - b for a, b in zip(dividers + [total], [0] + dividers)]</code>

그래픽 일러스트레이션

@FM의 그래픽 표현은 기능의 작동에 대한 명확한 이해를 제공합니다.

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10   # The universe.
|                    |    # Place fixed dividers at 0, 10.
|   |     |       |  |    # Add 4 - 1 randomly chosen dividers in [1, 9]
a    b      c    d        # Compute the 4 differences: 2 3 4 1

결론

이 정교한 솔루션은 다음을 기반으로 합니다. 제한된 합계 샘플링은 미리 정의된 값으로 합산되는 난수를 생성하기 위한 강력하고 편견 없는 방법을 제공합니다. 가능한 모든 결과에 대해 동일한 확률을 보장하므로 다양한 프로그래밍 시나리오에 대한 신뢰할 수 있는 도구가 됩니다.

위 내용은 미리 정의된 합계로 난수를 생성하고 동일한 확률 분포를 보장하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!