0-20шт
1-33шт
2-15шт
3-16
4-15
5-20
6-22
7-14
8-19
9-20
10-25
это у Ситникова такая равновероятность
0-20шт
1-33шт
2-15шт
3-16
4-15
5-20
6-22
7-14
8-19
9-20
10-25
это у Ситникова такая равновероятность
электронщик до мозга костей и не только
И? Вывод какой?Сообщение от rovki
Не видать равновероятного распределения при 11 значениях и около 300измерений .Не, ну может в бесконечности все выровнится ....но я так долго ждать не могу
и почему то много дублетов и да же 3 раза подряд одни значения наблюдались в вашем варианте ,у AI видел только двойное -8 дублетов ..
у вас 10 дублетов и 1 тройной (семерка).
Последний раз редактировалось rovki; 18.07.2016 в 16:56.
Так давайте определимся что именно нужно.
С точки зрения математической статистики:
1) От действительно хорошего ГСЧ не ожидается, что он будет выдавать одинаковое количество каждого значения.
2) В действительно случайном генераторе одно и то же значение может и 3 и 5 и 10 раз подряд повториться
3) Более того, если генератор постоянно обеспечивает одинаковое количество каждого из результатов, то он не является случайным. Фактически "последнее значение" можно предсказать со 100% вероятностью.
Вот вам пример: https://www.random.org/integers/?num...t=html&rnd=new
Этот сайт, который генерирует реально рандомные значения.
Я взял оттуда 300 чисел от 0 до 10, и получилось такое:
Если нужен "генератор, который за 44 запуска генерирует по 4 раза каждого из 0..10", то это нужно отдельно делать. Т.е. дополнительным макросом.Код:результат количество 0 18 1 25 2 30 3 29 4 29 5 31 6 26 7 28 8 30 9 30 10 24
Мне лично ничего не нужно ,мне хватало того что было .Вы сказали что это плохой макрос ,дали свой ,теперь я сравниваю(визуально) и не вижу большой разницы .
Для меня ,может я ошибаюсь -равновероятно имеет смысл только при большом количестве отсчетов (орел\орешка) ...
Не даром я вас спрашивал о задачах где может потребоваться RND для ПР,а вы отмахнулись .Так вот RND для ПР я использовал в некоторых игрушках - огни елки ,тренажер реакции оператора и еще несколько подобных проектах .А теперь подумайте стоило ли столько сил и нервов тратить для таких задач ,которые не критичны к тому что вас не устроило в старом макросе .
Может у вас есть другие применения ГСЧ для ПР,расскажите .То есть сначала ставится цель ,а потом выбирается оптимальный путь ,а не наоборот -один путь на все случаи жизни (цели)
Последний раз редактировалось rovki; 18.07.2016 в 17:30.
Да, шикарный тест. Если rovki не видит разницы, значит генераторы уж точно одинаковые.
Прямо можно на wikipedia добавлять статью "Критерий rovki-каскадова".
О, шикарно. Как только на форуме появился готовый макрос, так rovki сразу стал отнекиваться со словами "ой, да это никому не нужно".
Опровергать ГСЧ примером "огни елки", это тоже шикарно.
Поясню ещё раз:
1) Генератор от AI (я про rnd1024) содержит столько элементов и переменных, что лучше на них вообще не смотреть. Память вместе со стеком в ПР кончится и всего делов. В схеме xorshift128 всего 5 xor'ов, 3 сдвига и 4 sel'а. Можно ли сделать проще? Можно. Нужно ли? Вряд ли.
2) Основная цель проекта xorshift128 для ПР была в поиске ошибок ОЛ. Эта цель на 100% достигнута.
3) Как бонус -- теперь есть быстрый и надёжный ГСЧ для ПР.
Последний раз редактировалось Владимир Ситников; 18.07.2016 в 17:54.
а вы читали ТЗ которое стояло когда я начал его делать?
PS оно было озвучено ещё до варианта который назывался rnd64...
а сам RND - это всего 3-4 блока (уже не помню...)
UPD: нашел...
Последний раз редактировалось AI!; 18.07.2016 в 19:13.
начинающий профессионал
Ваши права
