梅森旋转算法下载

weixin_39821746 2019-10-02 07:00:17

梅森旋转算法是R,Python,Ruby,IDL,Free Pascal,PHP,Maple,Matlab,GMP和GSL的默认伪随机数产生器。从C++11开始，C++也可以使用这种算法。在Boost C++,Glib和NAG数值库中，作为插件提供。在SPSS中，梅森选旋转算法是两个PRNG中的一个：另一个是产生器仅仅为保证旧程序的兼容性，梅森旋转被描述为”更加可靠“。梅森旋转在SAS中同样是PRNG中的一个，另一个产生器是旧时的且已经被弃用。
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梅森旋转算法是R,Python,Ruby,IDL,Free Pascal,PHP,Maple,Matlab,GMP和GSL的默认伪随机数产生器。从C++11开始，C++也可以使用这种算法。在Boost C++,Glib和NAG数值库中，作为插件提供。在SPSS中，梅森选旋转算法是两个PRNG中的一个：另一个是产生器仅仅为保证旧程序的兼容性，梅森旋转被描述为”更加可靠“。梅森旋转在SAS中同样是PRNG中的一个，另一个产生器是旧时的且已经被弃用。

随机数是在一定范围内以无序方式生成的数字。计算机中生成的随机数通常是伪随机数，即通过确定性的算法生成的看似无序的数字序列。生成伪随机数的过程基于种子值和随机数生成算法。种子值是作为生成算法的输入的起始值，不同的种子值会产生不同的随机数序列。而随机数生成算法则根据种子值计算出下一个随机数，并将其作为新的种子值继续计算后续的随机数。常见的随机数生成算法有以下几种： 1. 线性同余发生器（Linear Congruential Generator, LCG）：通过线性方程的递归迭代来生成随机数。 2. 梅森旋转算法（Mersenne Twister）：使用位运算和旋转操作来生成高质量的伪随机数。 3. 哈希函数：将给定输入通过哈希算法处理，输出的结果被认为是随机的。 4. 物理随机数发生器：利用物理过程中的不可预测性，如大气噪声、热噪声等来生成随机数。在计算机中，随机数通常是从一个初始种子开始生成的。如果种子值相同，那么生成的随机数序列也将相同。为了获得更加随机的结果，我们可以使用当前时间、硬件指纹或其他随机事件作为种子值，使得每次生成的随机数序列都不同。

matlab开发-MersenneTwister。梅森捻线机均匀伪随机数发生器。

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用快速高效的方法产生高质量的随机数是蒙特卡罗方法应用的关键并直接影响其时间复杂度。通过建立零驱动估计、单驱动估计两种新模型及优化梅森旋转算法,对随机数生成方法进行了改进。基于圆周率估算的仿真检测结果表明:新建立的两种模型在获取高精度的同时,分别使仿真时间缩短了80.1%和40.3%;改进后的梅森旋转算法使时间复杂度下降了91.1%。对蒙特卡罗方法在实际应用中兼顾精度和效率的研究有一定意义。

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