कंप्यूटर नियतात्मक उपकरण है। गणना में कोई यादृच्छिकता नहीं है। इसके अलावा सीपीयू में अंकगणित उपकरण पूर्णांक संख्याओं के कुछ परिमित सेट (परिमित क्षेत्र में मूल्यांकन करना) और वास्तविक परिमेय संख्याओं के परिमित समुच्चय का मूल्यांकन कर सकता है। और बिटवाइज ऑपरेशन भी किए। गणित अंक के अनंत संख्या के साथ [0.0, 1.0] जैसे अधिक महान सेटों के साथ एक सौदा करता है।
आप कुछ नियंत्रक के साथ कंप्यूटर के अंदर कुछ तार सुन सकते हैं, लेकिन क्या इसका समान वितरण होगा? मुझे नहीं पता। लेकिन अगर यह माना जाता है कि यह संकेत है, तो बड़ी संख्या में स्वतंत्र यादृच्छिक चर संचित मूल्यों का परिणाम है तो आपको लगभग सामान्य वितरित यादृच्छिक चर प्राप्त होगा (यह प्रायिकता सिद्धांत में साबित हुआ था)
वहाँ मौजूद एल्गोरिदम कहा जाता है - छद्म यादृच्छिक जनरेटर। जैसा कि मैंने महसूस किया कि छद्म यादृच्छिक जनरेटर का उद्देश्य यादृच्छिकता का अनुकरण करना है। और गुडनेस के मानदंड हैं: - अनुभवजन्य वितरण को कुछ अर्थों में (सैद्धांतिक, एकसमान, L2) में रूपांतरित किया जाता है - ऐसे मान जिन्हें आप यादृच्छिक जनरेटर से प्राप्त करते हैं, विचारधारा वाले लगते हैं। बेशक यह 'वास्तविक दृष्टिकोण' से सही नहीं है, लेकिन हम मानते हैं कि यह सच है।
लोकप्रिय विधि में से एक - आप समान वितरण के साथ 12 irv कर सकते हैं .... लेकिन फ़्यूरियर ट्रांसफॉर्मर, टेलर सीरीज़ की मदद से व्युत्पन्न सेंट्रल लिमिट प्रमेय के दौरान ईमानदार होने के लिए, यह आवश्यक है कि n -> + inf धारणाएँ दो बार हों। उदाहरण के लिए सैद्धांतिक रूप से - व्यक्तिगत रूप से मैं यह नहीं समझता कि लोग समान वितरण के साथ 12 irv का योग कैसे करते हैं।
मेरे पास विश्वविद्यालय में संभावना सिद्धांत था। और मेरे लिए पार्टिकलरी सिर्फ एक गणित का सवाल है। विश्वविद्यालय में मैंने निम्नलिखित मॉडल देखा:
double generateUniform(double a, double b)
{
return uniformGen.generateReal(a, b);
}
double generateRelei(double sigma)
{
return sigma * sqrt(-2 * log(1.0 - uniformGen.generateReal(0.0, 1.0 -kEps)));
}
double generateNorm(double m, double sigma)
{
double y2 = generateUniform(0.0, 2 * kPi);
double y1 = generateRelei(1.0);
double x1 = y1 * cos(y2);
return sigma*x1 + m;
}
इस तरह से यह सिर्फ एक उदाहरण था, मुझे लगता है कि इसे लागू करने के अन्य तरीके मौजूद हैं।
यह साबित होता है कि यह सही है, इस पुस्तक में पाया जा सकता है "मॉस्को, बीएमएसटीयू, 2004: XVI प्रोबेबिलिटी थ्योरी, उदाहरण 6.12, p.246-247" कृष्णचेंद अलेक्जेंडर पेट्रोविच आईएसबीएन 5-7038-2485-0
दुर्भाग्य से मुझे इस पुस्तक के अंग्रेजी में अनुवाद के अस्तित्व के बारे में पता नहीं है।
