cs_Kirua
Messages postés3006Date d'inscriptiondimanche 14 avril 2002StatutMembreDernière intervention31 décembre 2008 20 juil. 2005 à 00:53
cosmobob << merci pour le pdf sur les générateurs de nombres aléatoires, c'est très instructif!
cosmobob
Messages postés700Date d'inscriptionmardi 30 décembre 2003StatutMembreDernière intervention27 janvier 20094 19 juil. 2005 à 17:03
note que effectivement, ton generateur echoue pas tres souvent, et il donne des nombres assez bien repartis (peut etre trop bien, si tu generes des couples de nombres aleatoires ds un carré, tu dois avoir des agglutinements de points et pas un beau quadrillage)
cosmobob
Messages postés700Date d'inscriptionmardi 30 décembre 2003StatutMembreDernière intervention27 janvier 20094 19 juil. 2005 à 16:55
je voulais dire 'la meme moyenne et la meme variance'
cosmobob
Messages postés700Date d'inscriptionmardi 30 décembre 2003StatutMembreDernière intervention27 janvier 20094 19 juil. 2005 à 16:54
"et je pense qu'elle doit passer au la main les tests"
je viens de vérifier, ca n'est pas le cas.
ca ne signifie pas que ton generateur aleatoire soit inefficace, ca veut juste dire qu'il ne reproduit pas forcement tres bien le hasard le plus pur.
ca n'est absolument pas genant dans la plupart des cas, mais si tu t'en sers pour faire de la cryptographie, ca fait tout foirer quoi ...
sinon a partir du moment ou tu as un generateur qui garde le meme ecart type et la meme variance que celui voulu, la distribution de ta loi normale que tu en deduiras aura la bonne forme.
cs_JCDjcd
Messages postés1138Date d'inscriptionmardi 10 juin 2003StatutMembreDernière intervention25 janvier 20094 17 juil. 2005 à 16:55
la densite est
D(x)=exp(-1/2*((x-m)/s)^2)/(s*sqrt(2*pi))
avec m la moyenne et s l'ecart-type
on appelle repartition la fonction :
R(x) = integrale(de t=-inf à t=x, D(t))
et on a : P(V<x)=R(x)
avec V la variable aleatoire gaussienne de densite D(x)
et P(V<x) etant la probabilite que V soit plus petit que x
MuPuF
Messages postés536Date d'inscriptionmercredi 27 avril 2005StatutMembreDernière intervention22 août 2008 17 juil. 2005 à 15:13
aleatoire a densitée présise ? elle est plus tres aléatoire? ou alors ça veut dire que ya equiprobabilitée ?
cs_JCDjcd
Messages postés1138Date d'inscriptionmardi 10 juin 2003StatutMembreDernière intervention25 janvier 20094 17 juil. 2005 à 15:05
>> MuPuF : Une loi Gaussienne est une variable aleatoire continue qui suit un densite precise de moyenne m et d'ecart-type s, on l'appelle aussi loi normale
>> COSMOBOB : ma fonction Random() est tres tres aleatoire, et je pense qu'elle doit passer au la main les tests, d'ailleurs il suffit de regarder ran3 (au lieu de ran2) pour s'apercevoir que c'est presque que la meme methode que dans le Numerical Recipies (utilisation du nombre mysterieux et magique 56)
cosmobob
Messages postés700Date d'inscriptionmardi 30 décembre 2003StatutMembreDernière intervention27 janvier 20094 17 juil. 2005 à 13:35
salut,
pourquoi tu as choisi une telle fonction Random() ? Elle a pas l'air tres aleatoire (= ne doit pas passer beaucoup de tests statistiques)
va voir du coté de http://www.library.cornell.edu/nr/bookcpdf/c7-1.pdf et prends rand2, elle est efficace.
MuPuF
Messages postés536Date d'inscriptionmercredi 27 avril 2005StatutMembreDernière intervention22 août 2008 17 juil. 2005 à 13:17
5 nov. 2005 à 22:04
20 juil. 2005 à 10:48
http://www.library.cornell.edu/nr/cbookcpdf.html
20 juil. 2005 à 00:53
19 juil. 2005 à 17:03
19 juil. 2005 à 16:55
19 juil. 2005 à 16:54
je viens de vérifier, ca n'est pas le cas.
ca ne signifie pas que ton generateur aleatoire soit inefficace, ca veut juste dire qu'il ne reproduit pas forcement tres bien le hasard le plus pur.
ca n'est absolument pas genant dans la plupart des cas, mais si tu t'en sers pour faire de la cryptographie, ca fait tout foirer quoi ...
sinon a partir du moment ou tu as un generateur qui garde le meme ecart type et la meme variance que celui voulu, la distribution de ta loi normale que tu en deduiras aura la bonne forme.
cf la batterie de tests:
http://www.cs.hku.hk/~diehard/
a+
17 juil. 2005 à 16:55
D(x)=exp(-1/2*((x-m)/s)^2)/(s*sqrt(2*pi))
avec m la moyenne et s l'ecart-type
on appelle repartition la fonction :
R(x) = integrale(de t=-inf à t=x, D(t))
et on a : P(V<x)=R(x)
avec V la variable aleatoire gaussienne de densite D(x)
et P(V<x) etant la probabilite que V soit plus petit que x
17 juil. 2005 à 15:13
17 juil. 2005 à 15:05
>> COSMOBOB : ma fonction Random() est tres tres aleatoire, et je pense qu'elle doit passer au la main les tests, d'ailleurs il suffit de regarder ran3 (au lieu de ran2) pour s'apercevoir que c'est presque que la meme methode que dans le Numerical Recipies (utilisation du nombre mysterieux et magique 56)
17 juil. 2005 à 13:35
pourquoi tu as choisi une telle fonction Random() ? Elle a pas l'air tres aleatoire (= ne doit pas passer beaucoup de tests statistiques)
va voir du coté de http://www.library.cornell.edu/nr/bookcpdf/c7-1.pdf
et prends rand2, elle est efficace.
17 juil. 2005 à 13:17