索阅 100例 首 页| 资 讯| 下 载| 论 坛| 博 客| Webinar| 高 校| 专 刊| 会展| EETV| 百科| 问答| 电路图| 工程师手册| Datasheet

EEPW首页 > 百科 > MersenneTwister算法

MersenneTwister算法


贡献者:ysjab    浏览:2629次    创建时间:2010-03-23

MersenneTwister算法Top
  Mersenne Twister算法译为马特赛特旋转演算法,是伪随机数发生器之一,其主要作用是生成伪随机数。此算法是Makoto Matsumoto (松本)和Takuji Nishimura (西村)于1997年开发的,基于有限二进制字段上的矩阵线性再生。可以快速产生高质量的伪随机数,修正了古老随机数产生算法的很多缺陷。 Mersenne Twister这个名字来自周期长度通常取Mersenne质数这样一个事实。常见的有两个变种Mersenne Twister MT19937和Mersenne Twister MT19937-64。
  Mersenne Twister算法的原理:Mersenne Twister算法是利用线性反馈移位寄存器(LFSR)产生随机数的,LFSR的反馈函数是寄存器中某些位的简单异或,这些位也称之为抽头序列。一个n位的LFSR能够在重复之前产生2^n-1位长的伪随机序列。只有具有一定抽头序列的LFSR才能通过所有2^n-1个内部状态,产生2^n - 1位长的伪随机序列,这个输出的序列就称之为m序列。为了使LFSR成为最大周期的LFSR,由抽头序列加上常数1形成的多项式必须是本原多项式。一个n阶本原多项式是不可约多项式,它能整除x^(2*n-1)+1而不能整除x^d+1,其中d能整除2^n-1。例如(32,7,5,3,2,1,0)是指本原多项式x^32+x^7+x^5+x^3+x^2+x+1,把它转化为最大周期LFSR就是在LFSR小邓第32,7,5,2,1位抽头。利用上述两种方法产生周期为m的伪随机序列后,只需要将产生的伪随机序列除以序列的周期,就可以得到(0,1)上均匀分布的伪随机序列了。
  Mersenne Twister有以下优点:随机性好,在计算机上容易实现,占用内存较少(mt19937的C程式码执行仅需624个字的工作区域),与其它已使用的伪随机数发生器相比,产生随机数的速度快、周期长,可达到2^19937-1,且具有623维均匀分布的性质,对于一般的应用来说,足够大了,序列关联比较小,能通过很多随机性测试。
  马特赛特旋转演算法产生一个伪随机数,一般为MtRand()。下面列举Mersenne Twister算法的几个例子。
  例一:显示0-4之间的一个随机整数
  print (math.floor (MtRand () * 5))
  例二:产生100万个随机数
  MtSrand (1234567) -- 设置随机数产生器使用的种子
  for j = 1, 1000000 do
  table.insert (nums, MtRand ())
  例三:用Mersenne Twister算法模拟扔硬币的程序
  heads = 0
  tails = 0
  for j = 1, 1000000 do
  i = math.floor (MtRand () * 2)
  if i == 0 then
  heads = heads + 1
  else
  tails = tails + 1
  end -- if
  end -- for
  print ("heads = ", heads) --> 498893
  print ("tails = ", tails) --> 501107
  通过模拟扔 1000000 次硬币,我们这次得到了 498893 次正面,501107 次背面(正面占总次数的 49.8893%)。


如果您认为本词条还有待完善,需要补充新内容或修改错误内容,请编辑词条     查看历史版本

开放分类
编程语言    

参考资料
http://baike.baidu.com/view/2571145.html?fromTaglist

贡献者
ysjab    


本词条在以下词条中被提及:

关于本词条的评论共:(0条)
匿名不能发帖!请先 [ 登陆 ]