Я пишу программу, которая пишет статистические тесты в Delphi (должно быть Delphi), и я слышал, что функциональность Random несколько странная. Вы должны вызвать randomize, чтобы рандомизировать начальное число случайной функции при запуске программы.
Мне интересно, достаточно ли случайна функция (после вызова randomize) для статистических тестов или нужен твистер Мерсенна? Есть ли у кого-нибудь представление о фактической реализации random, которая может сказать мне, насколько это важно?
Будет ли Random достаточно надежным для ваших статистических тестов, будет зависеть от контекста, в котором вы собираетесь его использовать.
Сказав это, я написал несколько фрагментов кода Delphi, которые должны выполнять правильную статистику, и использовал Random, например. для получения различных нулевых распределений, псевдорепликаций данных и передискретизации. До сих пор я не встречал ни одного случая в своем собственном коде, где Random давал бы предвзятые или ненадежные результаты, или результаты, которые исключали бы его использование для предполагаемого статистического теста. Но то, что справедливо для моего кода, не обязательно должно быть справедливо для вашего.
Если вы сомневаетесь, вы, конечно, можете статистически проанализировать результаты вызовов Random (например, в R, SPSS и т. д.) и проверить, не нарушает ли распределение результатов требования к распределению для вашего конкретного статистического теста (тестов). [Если вы настоящий ученый, вы все равно должны это сделать.]
Если вам нужны другие PRNG - например. библиотека TPMath содержит некоторые из них. (Для более сложных задач есть также возможность вызова сложных статистических функций из R через Delphi.)
Генератор псевдослучайных чисел Delphi, как и почти все генераторы псевдослучайных чисел RTL языков программирования, представляет собой линейный конгруэнтный генератор.
Этого достаточно для большинства мелких вещей, но есть вещи, на которые следует обратить внимание. В частности, следите за младшими битами: шаблон умножения и сложения означает, что младшие биты совсем не случайны. Но обычно это относится только к большим 32-битным значениям, извлеченным и затем усеченным с помощью mod или подобного. Использование Random(10) для извлечения значения от 0 до 9 внутренне использует умножение по всему 32-битному диапазону, а не операцию mod.
Я не мог сопротивляться.
Если вы ищете способ гарантировать уникальность случайных чисел с самым быстрым временем выполнения, About.com создал задачу на Самый быстрый генератор уникальных случайных чисел и Реализация Патрика ван Логхема была выбрана победителем.
Если вы не купите какое-то относительно эзотерическое оборудование, лучшее приближение к случайным числам, которое может предоставить компьютер, — это полностью детерминированная псевдослучайная последовательность. В общем, функция рандомизации использует некоторое относительно случайное значение (часто основанное на времени, но иногда и на движениях мыши — я понятия не имею, что делает Delphi) в качестве начального значения, которое обеспечивает точку входа в псевдослучайную последовательность. Без этого вы в конечном итоге каждый раз будете получать один и тот же набор случайных чисел в одном и том же порядке, что, в первую очередь, сводит на нет цель использования случайных чисел.
Хорошо, я понимаю, что это не отвечает на вопрос о надежности, но это должно дать вам некоторую уверенность в том, что требование вызова randomize является признаком хорошего генератора, а не плохого. Существует множество статистических тестов, которые показывают, насколько случайной является последовательность чисел, и вполне вероятно, что генератор случайных чисел Delphi подходит для многих целей, поскольку он является зрелым продуктом.
Просто добавьте к набору возможностей: Windows предлагает ряд встроенных Криптографические функции. Вероятно, для них также есть оболочка Delphi, если она еще не включена по умолчанию.
А если этого недостаточно, вы также можете попробовать зарегистрироваться в службе квантового генератора случайных битов для получения ДЕЙСТВИТЕЛЬНО случайные значения.
С веб-сайта Эмбаркадеро:
_lrand — функция генератора длинных случайных чисел. _rand использует мультипликативный конгруэнтный генератор случайных чисел с периодом 2^64 для возврата последовательных псевдослучайных чисел в диапазоне от 0 до 2^31 - 1.
Генератор повторно инициализируется вызовом srand со значением аргумента 1. Его можно установить в новую начальную точку, вызвав srand с заданным начальным номером.
Если они не изменили реализацию с тех пор, как я ее проанализировал (Delphi 4 IIRC), Delphi PRNG реализован следующим образом:
Randseed:=int32(Randseed*$08088405)+1
result:=Randseed*Range shr 32
(Псевдокод/предположим, что умножения выполняются на произвольно большие целые числа)
Возвратите случайный между 0..9
StrToInt(copy(FloatToStr(Random),4,1))
Примечание. Перед использованием проверьте длину FloatToStr(Random) или используйте любую другую цифру из десятичной части...
