EXCELの擬似乱数で推論進めてて大丈夫か、、OOOやGoogle docではどうか？ ？？

http://www001.upp.so-net.ne.jp/isaku/rand.html
最も多くの 人に使われている乱数であろう Visual Basic の Rnd の質は最低である。

EXCELの擬似乱数で推論進めてて大丈夫か、、OOOやGoogle docではどうか？　？？

1882年QWERTY配列での英文字部文字並びを擬似サイコロの出目で決めたら、どんな隣接タイプバー連続打字機会頻度の並び案が得られるだろうか。スタンドアロンのExcel2003の擬似乱数で得た結果を　Google docでpublishしてみている、、　
下図は　そのスナップショット

ってか、そういう問題じゃあ　なさそうなことは　うすうす　感ずいてはいる、、

モンテカルロ法，乱数，および疑似乱数

杉　田　　洋　
大阪大学大学院理学研究科数学専攻
http://homepage.mac.com/hiroshi_sugita/mcm.html

モンテカルロ法って何でしょうか?

モンテカルロ法では問題に応じて確率空間 ---

確率空間

簡単のため，L 回の硬貨投げの確率空間( {0,1}L, PL = 一様確率測度 )とします

--- と，その上で定義された確率変数 S を設定します．
ここでは L=100,000,000，すなわち S は ω∈{0,1}^100,000,000 の関数としましょう．

サンプリング

ω を一つ選んで S(ω) の値を求めることをサンプリング(標本抽出)といいます．

モンテカルロ法の目的は S の一般的な値(Sのとりうる値のうちで例外的でない値)をサンプリングすることです．

http://fe.math.kobe-u.ac.jp/Movies/cm/2008-01-10-cm08-sugita.html
講演: 杉田洋
内容: モンテカルロ法, 乱数, および疑似乱数
予備知識:
形式: QuickTime (Version 7以上)
ソース: 計算による数理科学の展開 2008 (2008-01-10 から 01-11, 神戸大学)
講義資料のダウンロード (PDF)
スライド
講義映像[111-1]

• カテゴリーを、視聴メモとするか、聴講メモとするか、迷う。カテゴリをLiveとするか、Archive とするか　か？
  
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計算機が出せるのは擬似乱数だけだという、、

計算機は熱雑音とか観測するメカは　持てないもんかな、、クロックが既に歪んでいるから、持っているクロックでは、熱雑音を測れないのかな？電圧電位やらの変動ではどうか、、一様乱数にならないのかな、、　トレンドがあるとか、、


実用数値計算が、収束する関数を扱っているからだろうか、　もっぱら　一般的な値のほうに　着目してるっぽいかなあ、、
ショールズらが目指したのは、人為的に、言語の持つ統計的出現確率傾向を取り入れて　あるいは試行錯誤して　　急く（せく）打鍵要求に対峙　対策して　　例外的な値の達成に成功した

ビデオアーカイヴ視聴メモ

大数の法則、チェビシェフの不等式、、
圧縮できないのが　乱数だ、、　？
圧縮できるのであれば、何らかの規則性がある、、
展開アルゴリズムとの兼ね合い、、