http://www001.upp.so-net.ne.jp/isaku/rand.htmlEXCEL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? ??
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。
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
![https://spreadsheets.google.com/pub?key=0AqzxPHll8XJldHIzaWhyZW4tb1pMRWZxSXB3YzFLMUE&hl=en&gid=1](http://img.f.hatena.ne.jp/images/fotolife/r/raycy/20101130/20101130151536.jpg)
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 ---
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.--- と,その上で定義された確率変数 S を設定します.
- 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.
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?
- Live on air
Archve on demand
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、、