Повышение равномерности псевдослучайных чисел
Аннотация
Качество выработки случайных тестов зависит от выбора генератора случайных чисел. Проверка популярных генераторов с помощью критерия Пирсона хи-квадрат показывает, что равномерное распределение с уровнем значимости 70% и выше наблюдается лишь у половины выборок. По этой причине, чтобы получить необходимое покрытие, нужно увеличивать объем тестов. Предлагается способ повышения равномерности распределения для генераторов случайных чисел, основанный на фильтрации выборки. Подбор параметров фильтра позволяет получить нужную равномерность распределения при умеренном числе пропусков.
Ключевые слова
Список литературы
1. D. H. Lehmer, Mathematical methods in large-scale computing units, Proceedings of a Second Symposium on Large-Scale Digital Calculating Machinery, 1949, Harvard University Press, Cambridge, Mass., 1951, P. 141-146. MR 0044899 (13,495f)
2. G. Marsaglia. Xorshift RNGs. Journal of Statistical Software, 2003, Vol. 8, P. 1-6.
3. www.agner.org/random.
4. M. Matsumoto, T. Nishimura. Mersenne twister: a 623-dimensionally equidistributed uniform pseudo-random number generator. ACM Transactions on Modeling and Computer Simulation, 1998, Vol. 8 (1), P. 3-30.
5. F.O. Panneton, P. l'Ecuyer, M. Matsumoto. Improved long-period generators based on linear recurrences modulo 2. ACM Transactions on Mathematical Software, 2006, 32 (1), P. 1-16.
6. Е.С. Вентцель, Л.А. Овчаров. Теория вероятностей и ее инженерные приложения. М., "Наука", 1988.
Рецензия
Для цитирования:
Куцаев А.С. Повышение равномерности псевдослучайных чисел. Труды НИИСИ. 2024;14(1):18-24.
For citation:
Koutsaev A.S. Improving the Uniformity of Pseudorandom Numbers. SRISA Proceedings. 2024;14(1):18-24. (In Russ.)