Véletlenszám generátorok. 5. előadás



Hasonló dokumentumok
Véletlenszám generátorok. 6. előadás

METROLÓGIA ÉS HIBASZÁMíTÁS

Az elektromos kölcsönhatás

Konfidencia-intervallumok

8. Programozási tételek felsoroló típusokra


Fuzzy rendszerek. A fuzzy halmaz és a fuzzy logika

1.Tartalomjegyzék 1. 1.Tartalomjegyzék

Véletlenszám generátorok

2. Hatványozás, gyökvonás

Másolásra épülő algoritmusok

19. Hasításos technikák (hash-elés)

Egyszerű programozási tételek


23. ISMERKEDÉS A MŰVELETI ERŐSÍTŐKKEL

MŰSZAKI TUDOMÁNYI DOKTORI ISKOLA. Napkollektorok üzemi jellemzőinek modellezése

A lineáris tér. Készítette: Dr. Ábrahám István

HALMAZOK TULAJDONSÁGAI,

JANUS PANNONIUS TUDOMÁNYEGYETEM. Schipp Ferenc ANALÍZIS I. Sorozatok és sorok

d(f(x), f(y)) q d(x, y), ahol 0 q < 1.

VEZETÉKVÉDŐ KAPCSOLÓK HIBAÁRAM KIOLDÁSSAL

Mátrix-vektor feladatok Összeállította dr. Salánki József egyetemi adjunktus Begépelte Dr. Dudás László és Bálint Gusztáv

MATEMATIKA TAGOZAT 5-8. BEVEZETŐ. 5. évfolyam

Fogaskerék hajtások I. alapfogalmak

Nyeregetetős csarnokszerkezetek terhei az EN 1991 alapján

VARIANCIAANALÍZIS (szóráselemzés, ANOVA)

Programozás I. Metódusok C#-ban Egyszerű programozási tételek. Sergyán Szabolcs

Egyszerű algoritmusok

Spike Trade napló_1.1 használati útmutató

Statisztikai. Statisztika Sportszervező BSc képzés (levelező tagozat) Témakörök. Statisztikai alapfogalmak. Statisztika fogalma. Statisztika fogalma

Gyakorló feladatok ZH-ra

Villamosságtan. Dr. Radács László főiskolai docens A3 épület, II. emelet, 7. ajtó Telefon:

Dualitás Dualitási tételek Általános LP feladat Komplementáris lazaság 2015/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Tanszékcsoport

Készítette: Mike Gábor 1

TERMELÉSMENEDZSMENT. Gyakorlati segédlet a műszaki menedzser szak hallgatói számára. Összeállította: Dr. Vermes Pál főiskolai tanár 2006.

Komputer statisztika gyakorlatok

Tartalom Regisztráció menete Első teendők Profilom

Kezelési és szerelési útmutató

Debreceni Egyetem, Közgazdaság- és Gazdaságtudományi Kar. Feladatok a Gazdasági matematika I. tárgy gyakorlataihoz. Halmazelmélet

Analízis előadás és gyakorlat vázlat

Miskolci Egyetem. Diszkrét matek I. Vizsga-jegyzet. Hegedűs Ádám Imre

ö ú ö ő ő ü ö ö ű ö ő ö ű ö ő ő ö ü ö ő ö ő ő ü ö ű ú ö ő ü ö ú ú ú ő ő Ő ö ű

Lineáris Algebra gyakorlatok

NKFP6-BKOMSZ05. Célzott mérőhálózat létrehozása a globális klímaváltozás magyarországi hatásainak nagypontosságú nyomon követésére. II.

Matematikai alapismeretek. Huszti Andrea

Biostatisztika e-book Dr. Dinya Elek

A programozás alapfogalmai

XIII. Bolyai Konferencia Bodnár József Eötvös József Collegium, ELTE TTK, III. matematikus. A véletlen nyomában

Statisztikai módszerek gyakorlat - paraméteres próbák

Első sorozat (2000. május 22. du.) 1. Oldjamegavalós számok halmazán a. cos x + sin2 x cos x. +sinx +sin2x =

3. Az útüzemeltetés feladatköre

Balogh Edina Árapasztó tározók működésének kockázatalapú elemzése PhD értekezés Témavezető: Dr. Koncsos László egyetemi tanár

K Ü L Ö N L E G E S T R A N S Z F O R M Á T O R O K

1.1. Gyökök és hatványozás Hatványozás Gyökök Azonosságok Egyenlőtlenségek... 3

ALAKOS KÖRKÉS PONTOSSÁGI VIZSGÁLATA EXCEL ALAPÚ SZOFTVERREL OKTATÁSI SEGÉDLET. Összeállította: Dr. Szabó Sándor

AZ ÚJ OTSZ ÉS TvMI-k HATÁSA VILLAMOS TERVEZÉSRE

/11 Változtatások joga fenntartva. Kezelési útmutató. UltraGas kondenzációs gázkazán. Az energia megőrzése környezetünk védelme

A továbbhaladás feltételei fizikából és matematikából

lmij~i!iiiiiiiiii~ill llllllll~l~ll~ll illllllllllllllllll~llm * * ikt. szám: FPH058 / /2015

Bevezető Mi a statisztika? Mérés Feldolgozás Adatok rendezése Adatok jellemzése Időbeli elemzés Feladatok. Statisztika I.

POLGÁRMESTERE. Készült a Képviselő-testület május 8-i ülésére. Készítette: Tóth Miklós főépítész

1. Ismertesse az átviteltechnikai mérőadók szolgáltatásait!

Osztályozóvizsga követelményei

Átsorolást segítő listák

Nemetz O.H. Tibor emlékére május 9.

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

Mechatronika Modul 1: Alapismeretek

Fizika II. (Termosztatika, termodinamika)

Érdekes informatika feladatok

Intelligens Rendszerek Elmélete

Valószínűségszámítás és statisztika. István Fazekas

LEKÉRDEZÉSEK SQL-BEN. A relációs algebra A SELECT utasítás Összesítés és csoportosítás Speciális feltételek

A mágneses tér energiája, állandó mágnesek, erőhatások, veszteségek

FELADATOK A KALKULUS C. TÁRGYHOZ

Bevezetés a programozásba. 3. Előadás Algoritmusok, tételek

Statisztikai próbák. Ugyanazon problémára sokszor megvan mindkét eljárás.

8. Mohó algoritmusok Egy esemény-kiválasztási probléma. Az esemény-kiválasztási probléma optimális részproblémák szerkezete

Felszín- és térfogatszámítás (emelt szint)

járta, aprít ó é s tuskófuró a NEFA G fejlesztésében

III. Áramkör számítási módszerek, egyenáramú körök

Hálózat gazdaságtan. Kiss Károly Miklós, Badics Judit, Nagy Dávid Krisztián. Pannon Egyetem Közgazdaságtan Tanszék jegyzet

Matematikai és matematikai statisztikai alapismeretek

Az entrópia statisztikus értelmezése

Az F# nyelv erőforrásanalízise

a NAT /2009 számú akkreditálási ügyirathoz

Készítette: Fegyverneki Sándor. Miskolci Egyetem, 2002.

p j p l = m ( p j ) 1

Félévi időbeosztás (nagyjából) házi feladat beadási határidőkkel (pontosan) Valószínűségszámítás 2. matematikusoknak és fizikusoknak, 2009 tavasz

2. témakör: Számhalmazok

Szakmai továbbképzés

Adatbázisok* tulajdonságai

D F E I P. H Marchel-gázszűrők beépítési, üzemeltetési és használati utasítása. S Tartalomjegyzék. 1.

Felvételi vizsga Mesterképzés, gazdaságinformatikus szak BME Villamosmérnöki és Informatikai Kar június 2.

HITELESÍTÉSI ELŐÍRÁS HIDEGVÍZMÉRŐK ÁLTALÁNOS ELŐÍRÁSOK

C# feladatok gyűjteménye

Befektetési alapok működése, jogszabályi háttere. Erős Gergely Péter, szenior menedzser 2014.december.

Termelésmenedzsment alapok. Menedzsment és vállalkozásgazdaságtan

Elosztott rendszerek játékelméleti elemzése: tervezés és öszönzés. Toka László

Információk. Ismétlés II. Ismétlés. Ismétlés III. A PROGRAMOZÁS ALAPJAI 2. Készítette: Vénné Meskó Katalin. Algoritmus. Algoritmus ábrázolása

Halmazelmélet alapfogalmai

Átírás:

Véletlenszám generátorok 5. előadás

Véletlenszerű változók, valószínűség véletlen, véletlen változók valószínűség fogalma egy adott esemény bekövetkezésének esélye értékét 0 és között adjuk meg az összes lehetséges esemény esélyének összege A véletlen változókhoz eloszlások tartoznak normáls (Gauss) egyenletes hatványfüggvény Mnden (adat)sokaságnak van gyakorság-eloszlása. A véletlen változóról feltesszük, hogy egy bzonyos (jellegű) sokaságból vesz (véletlen) tákat. A valószínűség változó eloszlása.

Normáls eloszlás a természetben gen gyakor pl. fák évgyűrűnek szélessége, az emberek magassága stb. egy deg (jó régen) egyfajta csoda volt, valamféle felsőbb szabályszerűságet láttak benne. a valószínűségszámítás egyk fontos tétele, a központ határeloszlás tétele szernt: ha nagy számú (lényegében tetszőleges eloszlású) véletlen hatást elegendően nagy számban összegzünk, akkor normáls eloszlást kapunk

Fzka véletlenszám generátorok kezdet módszerek: kockadobás, pénzfeldobás, roulette kerék lassú szerencsejátékokban Zener dódák termáls zaja, fényelektromos hatés, alagúthatás hardveres véletlenszámgenerátorok nterneten elérhető generátorok: - smeretlen forrású vdeofájlon végrehajtott műveletek alapján: láva lámpák felvétele (http://lavarand.sg.com), ég felé fordított kamera felvétele - Hotbts: radoaktív bomlás alapján http://www.fourmlab.ch/hotbts/ - andom.org: atmoszférkus rádózaj alapján működő http://www.random.org/ CNN számítógéppel

Valód és pszeudo véletlenszám generátorok véletlen folyamatok modellezése ma = f ( ) = ma f ( ) d = véletlenszám generátor és ma között értékek előre rögzített eloszlásfüggvénnyel rendelkeznek f() normált eloszlás az adott ntervallumon den egyes számot azonos valószínűséggel generálnak [, ma ] f ( ) = [0, ma ] f ( ) = ma tulajdonságok: gyors a generált számok egymástól tökéletesen függetlenek a sorozatnak vagy egy részének nem szabad perodkusan smétlődne az eloszlás nagyszámú próbálkozásra teljesen egyenletes kell legyen ma véletlenszám generátor véletlenszerű folyamat detersztkus számítógéppel hogyan lehet véletlenszámot generáln? SEHOGY!!! véletlenszámokat hamsítunk detersztkus előállítás, a kívánt tulajdonságokat jól megközelítk

Modulo generátorok egész számokat elhelyezn véletlenszerű sorrendben 0 és ma között n = + ( an c) MOD ( ma ) a paraméterek megválasztása pl. a = 3, c = 4, ma = 32, 7, 25, 7, 23, 9, 3,, 7, 25,... peródus 8 a,c re ún. mágkus, jól bevált kombnácókat szoktak használn ANSI C-ben: ma = AND_MAX a legnagyobb nteger érték a kezdőértéket (SEED) változtathatjuk [0, ): [, ma ): {,.., ma -}: = = ( double) rand() (( double) AND _ MAX +.0) ( double) rand() + * + (nt) (( double) AND _ MAX +.0) ( double) rand() (( double) AND _ MAX +.0) ( ) ma ( ma ) = *

GFS (Generalzed Feedback Shft egster) algortmus a kzárólagos vagy (XO) műveleten alapszk a sorozat n. eleme: n p p és q egész számok és p > q az első p számot más véletlenszámgenerátortól kapjuk pl. n = 6; p = 5; q = 3; 3 = ; = 6 n = n q algortmus:. ha k < q, legyen j = k + q, különben j = k p + q 2. legyen k = k j 3. növeljük k-t (k + ) mod p re megjegyzés: kezdetben a k ndeet 0-nak választhatjuk nagyon gyors, rövdebb peródus, pct korrelált számok p q p q T T F T F T F T T F F F 6 = 3 = 00 0 = 0 = 3 javítható a shufflng algortmussal (összekeverés): - tároljunk egy N elemű lstát random számokból (N < T N ) + generáljunk egy r etra számot. legyen k = (nt)(n * r etra ), és használjuk az r k számot t következő 2. legyen r k = r etra 3. generáljunk r k helyett egy új számot

Véletlenszám generátorok tesztelése meghatározzuk, hogy hány véletlenszámot generálunk smétlődés nélkül hsztogramm teszt: ábrázoljuk adott ks ntervallumokba eső véletlenszámok gyakorságát vzuáls teszt: koordnáta rendszerben ábrázoljuk az (n, n+) pontokat egyenletes befeketedés azt jelent, hogy jó a generátor k-ad rendű korrelácók mértéke: c + k k ( k) = = lm + k = + k n ha, +k egymástól független, akkor és így c(k) = 0 n n =

Tetszőleges eloszlású véletlenszámok generálása GEN generátorunk, am egyenletes eloszlást generál a [0, )-en GEN2 létrehozása, am g() eloszlású véletlenszámokat generál [, ma )-on ma g() normált g( ) d = Kell egy transzformácó, amre gazak a következők: GEN = 0 GEN2 = GEN = GEN2 = y GEN = GEN2 = ma annak valószínűsége, hogy annak valószínűsége, hogy 0, között generáljunk dz = g( z) dz, y között generáljunk = 0 y y G = G [ + G( )] ( ) = g( ) d GEN + [ GEN G( )] 2 = G