je cherche un generateur de variable pseudo alétoire uniforme entre 0 et 1
merci
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je cherche un generateur de variable pseudo alétoire uniforme entre 0 et 1
merci
C'est quoi "uniforme" ? Cela veut dire quoi pour toi ?
sinon, rand() fournit un générateur pseudo aléatoire congruent.
Tu peux aussi regarder dans le chapitre 9 de Introduction à la Cryptographie qui traite des générateurs de nombres aléatoires.
Au fait, tu ne trouveras pas de générateurs de nombres réels entre 0 et 1. Tu trouveras des générateurs de nombres entiers dont les bornes sont connues et après, ce sera à toi de faire un changement de repère.
en fait je genere des variables aléatoires entre 0 et 1 qui est U et puisque je travail avec une loi exponentielle donc j'ai X=-1/lambda* log(U)
donc il me donne un resultat qui est #-inf
J'avoue, j'ai pas bien compris :koi:Citation:
Envoyé par thasseda
Et tu ne réponds pas à ma question:
Sinon, quelques URL :Citation:
Envoyé par ram-0000
Citation:
Envoyé par thasseda
Ben c'est sur que si U = 0 là sa va pas le faire...
ça doit être l'ensemble E = ]0,1] ;)
Ouai peut être sauf que si il descend très proche de zéro, les types primitifs le supporteront pas..
En prenant cette fonction de base tu dois arriver à faire un truc bien :
Code:
2
3
4
5
Pseudo aléatoire, oui.
Oui mais est ce que c'est un générateur uniforme comme demandé ?
Bonjour,
FAQ et une doc de Jean-Marc Bourguet assez intéressante à lire.
Boost.Random propose aussi des choses.
Pour ton problème sur X=-1/lambda* log(U), l'origine n'est pas dans U mais dans log(U). Dès que ton tirage sur U va être petit, X va tendre vers l'infini -> d'où l'erreur du #-inf. Soit tu veux estimer ta moyenne et ta variance par du calcul 'bourrin' (somme/n et somme(ecart)/n) et alors il te faut passer par une librairie qui te permettent de gérer les grands nombres, soit tu creuse l'aspect mathématique pour trouver une autre méthode d'estimation.
Rien ne l'impose.Citation:
Envoyé par ram-0000
S'il part d'un entier et qu'il divise par RAND_MAX, il n'y a que pour 0 qu'il va y avoir un problème: log(1.0/RAND_MAX) ça fait pas -22.Citation:
Envoyé par Goten
Utilise Boost.Random, ça fait tout proprement.
Peut être mais c'est souvent le casCitation:
Envoyé par Jean-Marc.BourguetRien ne l'impose.Citation:
Envoyé par ram-0000
Sauf que son problème est d'estimer la moyenne et la variance d'une variable aléatoire qui suit une loi X= (-1/lambda)*log(U) avec lambda constante et U une variable aléatoire uniforme entre 0 et 1. Quelque soit le générateur qu'il utilise pour U, il va avoir des problèmes dès qu'il va faire un tirage avec u trop petit -> log(u) va dépasser.
A mon avis, il faut creuser sur les algos mathématiques d'estimation de moyennes et de variance et ne pas essayer de la calculer à partir de tirage.
Question bête : as-tu représenté ta courbe pour avoir au moins une idée intuitive de ce que tu cherches?
Je viens de regarder 3 implémentations, c'est vrai pour une seule d'entre elle -- et pas la plus commune des 3. Les deux autres sont basées sur un générateur à concurence linéaire avec des modifications (différentes dans les deux) destinées à en éliminer les défauts principaux.Citation:
Envoyé par ram-0000
Typiquement, rand, c'est un mersenne twister, donc uniforme.
Tu peux donner une implémentation qui soit typique d'après toi? Je doute que Windows ait un mersenne twister pour rand() -- son RAND_MAX à 32767 me fait penser à l'utilisation du générateur de la norme C, un par congruence linéaire dont on jette les bits de poids faibles -- et j'ai regardé les implémentions de Linux (congruence linéaire trafiqué), Solaris (qui a celui de la norme C) et FreeBSD (un par congruence linéaire). J'ai du mal à appeler typique quelque chose qui ne soit vrai sur aucune de ces plateformes.Citation:
Envoyé par loufoque
Tu parles de quelle base du log?Citation:
Envoyé par Jean-Marc.Bourguet
e (puisqu'on est dans du code C++).Citation:
Envoyé par reptils
Il me semblait que c'était un mersenne twister. C'est vraiment archi nul rand() du coup...