Я играю с ГПСЧ (например, Мерсенн Твистер и rand() функция stdlib), и мне нужен хороший тест, который помог бы мне определить качество случайных данных, создаваемых ГПСЧ. Я вычислил значение Пи, используя случайные числа, сгенерированные ГПСЧ, и считаю, что rand() и Мерсенн Твистер очень близки, чтобы предложить различие (нужно ли мне тщательно исследовать после 10 десятичных знаков?).
Я не очень разбираюсь в симуляциях Монте-Карло; пожалуйста, дайте мне знать о каком-то алгоритме / приложении (возможно, о чем-то простом, но с тем, чтобы сделать выводы), которые помогут мне различать их с точки зрения качества.
ИЗМЕНИТЬ 1: я раньше не замечал, но есть похожая тема: Как проверить случайные числа?
РЕДАКТИРОВАТЬ 2: Я не могу интерпретировать результаты NIST, как указано в одном из комментариев. У меня появилась идея визуальной интерпретации шаблона (если есть) из random.org, и я следую этому из-за его простоты. Буду очень рад, если кто-нибудь прокомментирует процесс моего тестирования:
- Сгенерируйте N случайных чисел из [0,1] с помощью rand () и MT1997
- если
(round(genrand_real1() / rand_0_1()))то красный пиксель, иначе черный
Насколько я понимаю, это не очень точное решение, но если оно дает разумную оценку, то я мог бы жить с этим в настоящий момент.
