মার্সেন টুইস্টারকে কেন ভাল হিসাবে বিবেচনা করা হয়?


38

মার্সেন টুইস্টার ব্যাপকভাবে ভাল হিসাবে বিবেচিত হয়। সিপিথনের উত্স হেক বলছে যে এটি "অস্তিত্বের মধ্যে সবচেয়ে বহুল পরীক্ষিত জেনারেটরগুলির মধ্যে একটি।" কিন্তু এটার মানে কি? এই জেনারেটরের বৈশিষ্ট্য তালিকাবদ্ধ করতে জিজ্ঞাসা করা হলে, আমি যা দিতে পারি তার বেশিরভাগই খারাপ:

  • এটি বিশাল এবং জটিল (উদাহরণস্বরূপ কোনও সন্ধান বা একাধিক স্ট্রিম নয়),
  • এটি বিশাল আকারের রাষ্ট্র সত্ত্বেও মানক পরিসংখ্যান পরীক্ষায় ব্যর্থ হয়,
  • এটি 0 এর আশেপাশে মারাত্মক সমস্যা রয়েছে যা প্রস্তাব করে যে এটি নিজেকে খুব খারাপভাবে এলোমেলো করে তোলে,
  • এটা খুব দ্রুত

ইত্যাদি। জোরশিফ্ট * এর মতো সাধারণ আরএনজিগুলির সাথে তুলনা করা, এটি আশাহীনভাবে জটিলও।

সুতরাং কেন এটিকে কখনও ভাল বলে মনে করা হয়েছিল সে সম্পর্কে আমি কিছু তথ্যের সন্ধান করেছি। মূল কাগজটি "সুপার জ্যোতির্বিজ্ঞান" সময়কাল এবং 623-মাত্রিক সমীকরণ সম্পর্কে অনেক মন্তব্য করে,

বহু পরিচিত পদক্ষেপের মধ্যে বর্ণালি পরীক্ষা (সিএফ, নুথ [1981]) এবং কে-ডিস্ট্রিবিউশন টেস্টের মতো উচ্চ মাত্রিক একতার উপর ভিত্তি করে পরীক্ষাগুলি শক্তিশালী বলে বিবেচিত হয়।

তবে, এই সম্পত্তিটির জন্য, জেনারেটরটি যথেষ্ট দৈর্ঘ্যের একটি কাউন্টার দ্বারা প্রহার করা হয় ! এটি স্থানীয় বিতরণ সম্পর্কে কোনও মন্তব্য করে না , যা আপনি আসলে একটি জেনারেটরেই যত্নশীল হন (যদিও "স্থানীয়" বলতে বিভিন্ন জিনিস বোঝাতে পারে)। এমনকি সিএসপিআরএনজিও এত বড় সময়কালে যত্ন করে না, কারণ এটি কেবল দূর থেকে গুরুত্বপূর্ণ নয়।

কাগজে প্রচুর গণিত রয়েছে, তবে যতদূর আমি এটির সামান্যই বলতে পারি এলোমেলো মানের সম্পর্কে actually খুব সুন্দর প্রতিটি উল্লেখ দ্রুত এই মূল, মূলত অকেজো দাবিগুলিতে ফিরে আসে।

দেখে মনে হচ্ছে পুরানো, আরও নির্ভরযোগ্য প্রযুক্তির ব্যয়ে লোকেরা এই ব্যান্ডওয়্যাগনে ঝাঁপিয়ে পড়েছে। উদাহরণস্বরূপ, আপনি যদি এলসিজি-তে শব্দের সংখ্যা মাত্র 3 তে বাড়িয়ে দেন (মরসেন ট্যুইস্টারের "কেবলমাত্র 624" এর চেয়ে অনেক কম) এবং প্রতিটি পাসের উপরের শব্দটি আউটপুট দেয় তবে এটি বিগক্রাশকে পাস করে ( টেস্ট ইউ01 টেস্ট স্যুটটির শক্ত অংশ) ), টুইটার এটি ব্যর্থ হওয়া সত্ত্বেও ( পিসিজি কাগজ, ডুমুর। 2 )। এই দেওয়া, এবং দুর্বল প্রমাণ আমি Mersenne প্রতারক সমর্থনে খুঁজে পেতে সক্ষম ছিল, কি করেনি কারণ মনোযোগ অন্য পছন্দ ধরে পক্ষপাতী কিভাবে?

এটি সম্পূর্ণরূপে historicalতিহাসিকও নয়। আমাকে পাসিংয়ে বলা হয়েছিল যে, মার্সেন টুইস্টার অনুশীলনে কমপক্ষে আরও প্রমাণিত, বলুন, পিসিজি এলোমেলোভাবে । তবে ব্যবহারের ক্ষেত্রে কী এত বিচক্ষণ যে তারা আমাদের ব্যাটারি পরীক্ষার চেয়ে আরও ভাল করতে পারে? কিছু গুগলিং পরামর্শ দেয় তারা সম্ভবত না।

সংক্ষেপে, আমি ভাবছি যে মার্সেন টুইস্টার এর historicalতিহাসিক প্রেক্ষাপটে এবং অন্যথায় উভয়ই এর ব্যাপক ইতিবাচক খ্যাতি পেয়েছে। একদিকে আমি এর গুণাবলী সম্পর্কে স্পষ্টতই সংশয়ী, তবে অন্যদিকে এটি ধারণা করা শক্ত যে এটি সম্পূর্ণরূপে এলোমেলো ঘটনা।


2
আমি মনে করি তুমি ঠিক. মার্সেন টুইস্টার বিশেষ কিছু নয়। এটি কেবল সুপরিচিত (এবং অন্যান্য অনেক নামকরা পিআরএনজি খারাপ হতে পারে)। অন্যান্য পিআরএনজিও রয়েছে যা বেশ ভাল। আরও ভাল পিআরএনজির জন্য, একজন ক্রিপ্টোগ্রাফিক পিআরএনজি ব্যবহার করতে পারেন। "আপনার যুক্তিতে কোনও ভুল নেই" এর বাইরে কেউ কী ধরনের উত্তর দিতে পারে তা আমি নিশ্চিত নই।
ডব্লিউ

1
আমি মনে করি যে প্রশ্নটি আপনার জিজ্ঞাসা করা উচিত তা এমটি ভাল কিনা তা নয় (যেহেতু এটি অনেকগুলি মেট্রিক দ্বারা) তবে এটি পিসিজি বা জোরশিফ্টের মতো বিকল্পগুলির চেয়ে কেন বেশি ব্যবহৃত হয়। উত্তর সম্ভবত সম্ভবত এটি প্রায় দীর্ঘ ছিল, এবং দীর্ঘ সময়ের (ইন্টারনেট বছরগুলিতে) সেরা যুক্তিসঙ্গত ডিফল্ট ছিল।
ছদ্মনাম

1
@vzn "আরেকটি বিবেচনা প্রজন্মের সময়; PRNGs" গুণমান "রান সময় ব্যয় করে আসে" → ব্যতীত মার্সেন টুইস্টার একটি স্বনামযুক্ত বড় এলসিজির চেয়ে ধীর এবং খারাপ। পিসিজি কাগজে চিত্র 16 দেখুন। (আমি কাগজটি পড়েছি কিনা সে সম্পর্কে: আমি মার্সেন টুইস্টার পেপারের বেশিরভাগ অ-গণিত অংশ এবং পিসিজির সমস্ত র্যান্ডম পেপার পড়েছি। আমি বেশিরভাগ তৃতীয়
স্কাইমেড করেছিলাম

1
আপনি কি জোরশিফ্ট বা কেআইএসএস অ্যালগরিদম সম্পর্কে কথা বলছেন?
gnasher729

1
@ gnasher729 আমি জোরশিফট * এর উল্লেখ করেছি, তবে আমি আসলেই কোনও নির্দিষ্ট বিকল্পের সাথে সুনির্দিষ্ট হয়ে উঠছি না। আমি KISS, FWIW সম্পর্কে জানতাম না।
Veedrac

উত্তর:


15

আরও উন্নত TestU01 বিগক্রাশ পরীক্ষাগুলি এবং আরও ভাল পিআরএনজির সাথে এটি বেশ খারাপ হিসাবে না পাওয়া পর্যন্ত এমটি কয়েক বছর ধরে ভাল হিসাবে বিবেচিত হত।

Pcg-random.org যেমন টেবিলটি সর্বাধিক ব্যবহৃত PRNGs এর বৈশিষ্ট্যগুলির একটি ভাল সংক্ষিপ্তসার দেয়, যেখানে মার্সেন টুইস্টারের একমাত্র "ভাল" বৈশিষ্ট্যটি বিশাল সময়কাল, এবং ব্যবহারের সম্ভাবনা বীজ (পুনরুত্পাদনযোগ্য ফলাফল), এটি সহজ এবং দ্রুত টেস্টউ01 স্মলক্রাশ পরীক্ষায় উত্তীর্ণ হয়, তবে এটি কয়েকটি নতুন পরিসংখ্যানগত মানের পরীক্ষায় ব্যর্থ হয়, esp। TestU01 এর লিনিয়ারকম্প পরীক্ষা এবং TestU01 এর ক্রাশ এবং বিগক্রাশ ব্যাটারি।2219937

এই পৃষ্ঠাটি মরসেন-টুইস্টার বৈশিষ্ট্যগুলি বিশদে তালিকাভুক্ত করে:

ইতিবাচক গুণাবলী

  • 32-বিট বা 64-বিট সংখ্যা তৈরি করে (এ জাতীয় এলোমেলো বিটের উত্স হিসাবে ব্যবহারযোগ্য)
  • বেশিরভাগ পরিসংখ্যান পরীক্ষায় উত্তীর্ণ হয়

নিরপেক্ষ গুণাবলী

  • বিশাল সময়কাল22199371
  • 623-মাত্রিকভাবে সুসংগত
  • পিরিয়ড একাধিক স্ট্রিম অনুকরণ করতে পার্টিশন করা যায়

নেতিবাচক গুণাবলী

  • 45,000 হিসাবে সংখ্যক সংখ্যা সহ কয়েকটি পরিসংখ্যান পরীক্ষাতে ব্যর্থ।
  • অনুমানযোগ্য - 624 ফলাফলের পরে, আমরা এর আউটপুটটি সম্পূর্ণরূপে পূর্বাভাস দিতে পারি can
  • জেনারেটর স্টেটটি 2504 বাইট র‌্যাম দখল করে - বিপরীতে, একটি হুগারের চেয়ে-কখনও-যে কোনও সময় ব্যবহারযোগ্য সময়সীমার সাথে একটি অত্যন্ত ব্যবহারযোগ্য জেনারেটর র‌্যামের 8 বাইটে ফিট করতে পারে।
  • বিশেষত দ্রুত নয়।
  • বিশেষত স্থান দক্ষ নয়। জেনারেটর তার অভ্যন্তরীণ অবস্থা (-৪-বিট মেশিনে 20032 বিট) সংরক্ষণ করতে 20000 বিট ব্যবহার করে, তবে একই আকারের আদর্শ জেনারেটরের তুলনায় কেবল of, 263 (বা 295) এর একটি ফ্যাক্টর রয়েছে।2219937
  • এর আউটপুট অসম; জেনারেটরটি "খারাপ অবস্থায়" যেতে পারে যা থেকে পুনরুদ্ধার করা ধীর।
  • কেবল সামান্য পৃথক হওয়া বীজগুলি একে অপরের থেকে দূরে যেতে দীর্ঘ সময় নেয়; খারাপ অবস্থা এড়াতে অবশ্যই বীজ সাবধানে করা উচিত।
  • জাম্প-ফরোয়ার্ড সম্ভব হলেও, এটি করার জন্য অ্যালগরিদমগুলি গণনা করতে ধীর (অর্থাত্ কয়েক সেকেন্ডের প্রয়োজন হয়) এবং প্রয়োগের দ্বারা খুব কমই সরবরাহ করা হয়।

সংক্ষিপ্তসার : মার্সেন টুইস্টার এখন আর যথেষ্ট ভাল নয়, তবে বেশিরভাগ অ্যাপ্লিকেশন এবং গ্রন্থাগারগুলি এখনও সেখানে নেই।


7
সুন্দর সংক্ষিপ্তসার জন্য ধন্যবাদ! তবে আমি উদ্বিগ্ন যে আপনার পোস্টের একমাত্র আপাত উত্স এমন একটি ওয়েবসাইট যা কার্যকরভাবে এলোমেলো সংখ্যা জেনারেটরের অন্য পরিবারের জন্য একটি বিজ্ঞাপন যা এখনও পিয়ার-পর্যালোচনা করা হয়নি been ওয়েবসাইট নিজেই এন্ট্রিগুলির জন্য কোনও রেফারেন্স সরবরাহ করে না তবে প্রস্তাবিত নিবন্ধটিতে অনেকগুলি রয়েছে বলে মনে হয়। অতএব, আমি মনে করি আপনি পৃথক পয়েন্টগুলির জন্য রেফারেন্স দিয়ে এখানে (এমটির সমালোচনা) প্রসঙ্গে আপনার উত্তরটি উন্নত করতে পারেন।
রাফায়েল

10
তারা করছেন গম্ভীরভাবে quibbling সেই সময়ের একমাত্র বদলে , এবং যে বলার অপেক্ষা রাখে না যে একটি দীর্ঘ সময়ের একটি prng একটি "নিরপেক্ষ" সম্পত্তি পরে? 2219937295×22199372219945
ডেভিড রিচার্বি

1
"অনুমানযোগ্য" - এমটি কোনও ক্রিপ্টোগ্রাফিক পিআরএনজি হিসাবে নয় তাই আপনার উত্তরটি সম্পাদনা করুন।
জেসন এস

8

আমি সেই সম্পাদক যিনি 1998 সালে এসিএম টমসে এমটি পেপার গ্রহণ করেছিলেন এবং আমি টেস্টইউ 01 এর ডিজাইনারও। আমি এমটি ব্যবহার করি না, তবে বেশিরভাগই এমআরজি 32 কে 3 এ, এমআরজি 31 কে 3 পি এবং এলআরএসআর 113। এগুলি সম্পর্কে, এমটি সম্পর্কে এবং আরও কী রয়েছে সে সম্পর্কে আরও জানতে আপনি নীচের কাগজপত্রগুলি দেখতে পারেন:

এফ প্যানেটন, পি। এলকুইয়ার, এবং এম। মাৎসুমোটো, Line Line লিনিয়ার পুনরাবৃত্তি মডুলো 2 '' এর ভিত্তিতে উন্নত দীর্ঘকালীন জেনারেটর, গাণিতিক সফ্টওয়্যার, এসিএম লেনদেন, 32, 1 (2006), 1-16।

পি। এল'ইকায়ার, `` র্যান্ডম নম্বর জেনারেশন '', গণনা সংক্রান্ত পরিসংখ্যানের হ্যান্ডবুকের 3 য় অধ্যায়, জে জেন্টল, ডব্লিউ। হার্ডল, এবং ওয়াই মরি, দ্বিতীয় সংস্করণ, স্প্রঞ্জার-ভারলাগ, ২০১২, ৩৫-71১ । https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-642-21551-3_3

পি। এলকুইয়ার, ডি। মুঙ্গার, বি। ওরেশকিন, এবং আর। সিমার্ড, Pa Pa সমান্তরাল কম্পিউটারগুলির জন্য র্যান্ডম নম্বর: প্রয়োজনীয়তা এবং পদ্ধতি, '' সিমুলেশনে গণিত এবং কম্পিউটার, 135, (2017), 3-17। http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0378475416300829?via%3Dihub

পি। এলকায়ার, `Se সিক্যুয়াল এবং সমান্তরাল কম্পিউটারের জন্য একাধিক স্ট্রিম সহ র্যান্ডম নম্বর জেনারেশন, '' আমন্ত্রিত উন্নত টিউটোরিয়াল, 2015 শীতকালীন সিমুলেশন কনফারেন্সের প্রসিডিং, আইইইই প্রেস, 2015, 31-44।


3
আপনার উত্তরের জন্য ধন্যবাদ! আপনি প্রশ্নের দিকে কিছু যুক্ত করতে আপত্তি করবেন? 1) আপনি কেন এমটি ভাল (বা কমপক্ষে প্রকাশের জন্য মূল্যবান) মনে করেছিলেন? 2) আপনি কেন এটি যথেষ্ট ব্যবহারের জন্য ভাল মনে করেন না?
রাফেল

যে মূল্যবান historicalতিহাসিক প্রসঙ্গ যোগ করার জন্য ধন্যবাদ। আপনি যখন কাগজটি গ্রহণ করেছেন তখন আমি রাফেলের প্রশ্নগুলি এবং আপনার ব্যক্তিগত চিন্তাভাবনা সম্পর্কেও আগ্রহী
Veedrac

5

কিছুটা এই ক্ষেত্রে অ্যালগরিদম বাছাই করার মতো, পিআরএনজি-তে কোনও "একটি আকারই ফিট করে না"। বিভিন্নগুলি বিভিন্ন উদ্দেশ্যে ব্যবহৃত হয় এবং বিভিন্ন নকশার মানদণ্ড এবং ব্যবহার রয়েছে। PRNG গুলি যেমন প্রয়োগ করা সম্ভব নয় যেমন ক্রিপ্টোগ্রাফির জন্য এটির জন্য ডিজাইন করা হয়নি তার জন্য ব্যবহার করা। মার্সেন টুইস্টার- তে উইকিপিডিয়ায় প্রবেশের বিষয়টিও উল্লেখ করেছে যে এটি "মন্টে-কার্লো সিমুলেশনগুলির জন্য ডিজাইন করা হয়নি যা স্বাধীন র্যান্ডম সংখ্যার জেনারেটর প্রয়োজন"।

উইকিপিডিয়ায় উল্লিখিত হিসাবে, এই পিআরএনজি প্রকৃতপক্ষে একটি ডিফল্ট পিআরএনজি হিসাবে প্রচুর প্রোগ্রামিং ভাষা এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে ব্যবহৃত হয়। একটি পিআরএনজি কেন সমর্থন করা হয়েছে তা ব্যাখ্যা করতে এটি নিকট-সমাজতাত্ত্বিক বিশ্লেষণের প্রয়োজন। কিছু সম্ভাব্য কারণ যা এই পিআরএনজিতে অবদান রাখতে পারে:

  • লেখকের ক্ষেত্রে ভাল / শক্তিশালী বৈজ্ঞানিক শংসাপত্র রয়েছে এবং কয়েক দশক ধরে পিআরএনজিতে কাজ করে যাচ্ছেন।

  • এটি বিশেষত তখনকার সময়ে অন্যান্য পদ্ধতির চেয়ে সেরা হওয়ার জন্য ডিজাইন করা হয়েছিল।

  • লেখক বাস্তবায়ন এবং সেগুলি অনুসন্ধানে নিযুক্ত আছেন, তাদের অবদান রাখছেন। কিছু পিআরএনজি আরও তাত্ত্বিক হয় এবং লেখকরা সবসময় প্রকৃত বাস্তবায়ন নিয়ে নিজেকে উদ্বিগ্ন করেন না।

  • সিস্টেমটি কোনও ওয়েব পৃষ্ঠায় ভালভাবে সমর্থিত / আপডেট।

  • দুর্বলতাগুলি মোকাবেলায় PRNG এর নতুন সংস্করণগুলি তৈরি করা হয়েছে। এখানে একটি একক মার্সেন টুইস্টার অ্যালগরিদম নেই, এটি আরও বিভিন্ন সংস্করণের মতো এবং বিভিন্ন ধরণের পরিবারের মতো যা বিভিন্ন প্রয়োজনগুলি পরিচালনা করতে পারে।

  • এটি স্ট্যান্ডার্ড এলোমেলো বিশ্লেষণ সফ্টওয়্যার দ্বারা ব্যাপক বিশ্লেষণ / পরীক্ষা করা হয়েছে এবং স্বতন্ত্র কর্তৃপক্ষ কর্তৃক পাস হয়েছে।

  • ওয়েবসাইটগুলি এবং "প্রেফেরেনশিয়াল সংযুক্তি" নামক বৈজ্ঞানিক উদ্ধৃতিগুলির মতো অনেকগুলি প্রসঙ্গে যেমন পরিমাপ করা যায় তার সাথে একটি পরিমাপযোগ্য প্রভাব রয়েছে । এটি মূলত যেখানে দীর্ঘ প্রতিষ্ঠিত historicalতিহাসিক উত্সগুলি আরও ব্যবহারের জন্য অর্জন করে। এই জাতীয় প্রভাব সময়ের সাথে সাথে PRNG পছন্দগুলি ব্যাখ্যা করতে পারে।

অন্য কথায়, আপনি "জনপ্রিয়তার" একটি ঘটনা সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করছেন যা মানুষের পছন্দগুলির সাথে সম্পর্কিত এবং আন্তঃসম্পর্কিত এবং নির্দিষ্ট গুণাবলীর সাথে কঠোরভাবে আবদ্ধ নয়, তবে বিভিন্ন ধরণের অ্যালগরিদম, ব্যবহারকারী এবং পরিবেশের মধ্যে এক ধরণের জটিল / উত্থাপিত সম্পত্তি এবং ইন্টারপ্লে is / ব্যবহারের প্রসঙ্গ।

আলগরিদম মির্সেন টুইস্টার - এ সিউডো র্যান্ডম নম্বর জেনারেটর এবং এর ভেরিয়েন্টস জগন্নাটম (15 পি) এর যেমন একটি স্বতন্ত্র বিশ্লেষণ এখানে রয়েছে । সমাপ্তি অনুচ্ছেদটি মূলত আপনার প্রশ্নের উত্তর। মাত্র 1 কয়েকটি বাক্য উদ্ধৃত :

মার্সেন টুইস্টার দীর্ঘমেয়াদী এবং উচ্চতর ন্যায়সঙ্গততার সাথে তাত্ত্বিকভাবে একটি ভাল পিআরএনজি হিসাবে প্রমাণিত। এটি সিমুলেশন এবং মডুলেশন ক্ষেত্রে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। ব্যবহারকারীদের দ্বারা প্রাপ্ত ত্রুটিগুলি আবিষ্কারকরা সংশোধন করেছেন। এমটি উন্নীত হয়েছে, এসপিএমটির সংস্করণে সিমডি এবং সমান্তরাল পাইপলাইনের মতো সিপিইউর সদ্য উদীয়মান প্রযুক্তির সাথে ব্যবহার করতে এবং উপযুক্ত হতে।


2
ধন্যবাদ। আপনি যা বলছেন তার কিছুটিকে বেশ অস্পষ্ট মনে হয়, যেমন "" এটি বিশেষত তখনকার সময়ে অন্যান্য পদ্ধতির চেয়ে সেরা হিসাবে নকশাকৃত করা হয়েছিল। এবং "এটি স্ট্যান্ডার্ড এলোমেলো বিশ্লেষণ সফ্টওয়্যার দ্বারা ব্যাপক বিশ্লেষণ / পরীক্ষা করা হয়েছে এবং স্বতন্ত্র কর্তৃপক্ষের দ্বারা উত্তীর্ণ হয়েছে।", এগুলি হ'ল দাবী যা সম্পর্কে আমি সন্দেহজনক। আমি কাগজে কিছুটা ডুব দেব, যদিও এটি পরিষ্কার করে দেয় কিনা তা দেখার জন্য।
Veedrac

আমলে নেওয়া অন্য একটি বিষয় বৈজ্ঞানিক পুনরুত্পাদনযোগ্যতা। অনেক বিজ্ঞানী যারা মন্টি কার্লো সিমুলেশন এরিয়ায় কাজ করেন তারা অনেক সমস্যা নিয়ে যান তা নিশ্চিত করার জন্য যে পুরো থ্রেডের সংখ্যা নির্বিশেষে পুরো প্রোগ্রামটি একই বীজ প্রদান করে একই আউটপুট উত্পাদন করে। তাদের মধ্যে অনেকের পিআরএনজির রেফারেন্স বাস্তবায়নের সাথে বাগ-ফর-বাগ সামঞ্জস্যতা প্রয়োজন।
ছদ্মনাম

2
আপনি আরও বলেছিলেন, "দুর্বলতা মোকাবেলায় PRNG- র নতুন সংস্করণগুলি তৈরি করা হয়েছে।" তবে বেশিরভাগ বাস্তবায়ন দেওয়া বগ-স্ট্যান্ডার্ড প্রথম সংস্করণ এটি আমার কাছে সমালোচনার মতো বলে মনে হয়। "সিস্টেমটি ওয়েব পৃষ্ঠায় ভালভাবে সমর্থনযোগ্য / আপডেট হয়েছে" দেখে আমিও একটু অবাক হয়েছি। - সত্যিই এলসিজির কতটা সমর্থন দরকার !?
Veedrac

@ ছদ্মনাম আমি সত্যিই অনুসরণ করি না। কেন এটি আলাদা জেনারেটর ব্যবহার বন্ধ করে দেবে? স্পষ্টতই পুনরায় পরীক্ষা চালানোর সময় আপনাকে একই জেনারেটরটি ব্যবহার করতে হবে, তবে নতুন পরীক্ষার জন্য কেন?
Veedrac

মূল এবং পরবর্তী কাগজপত্রগুলিতে সমস্ত বৈজ্ঞানিক বিশ্লেষণ সম্পর্কে খুব একটা অস্পষ্টতা বলে মনে হয় না এবং মূল প্রশ্নটি কিছুটা "লোড" হয় (আফাইক কম পিআরএনজি কম বিশ্লেষণ / সমর্থন সহ ব্যবহৃত হয়)। ছদ্মনাম পয়েন্ট, একইভাবে সমস্ত PRNG একই প্রারম্ভিক বীজ ব্যবহার করে পুনরাবৃত্তিযোগ্য , কেবলমাত্র হার্ডওয়্যার-ভিত্তিক জেনারেটর নয় (এবং তারা সত্যিকারের আর আরএনজিগুলি "সত্যিকারের শারীরিক আওয়াজ / এলোমেলোতা" নয়)। একাধিক থ্রেড সহ এটি নিশ্চিত করা যে কীভাবে
অনুমান
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.