MSC32-C. 乱数生成器には適切なシード値を与える 疑似乱数生成器 (PRNG) は、乱数に近い性質の数列を生成できる決定性アルゴリズムである。 各数列は、PRNG の初期状態と状態を変化させるアルゴリズムによって決定される。 乱数のシード 乱数のシード ¶ NumPyなどで生成される乱数は、擬似乱数といって必ずシードを元に作成されます。 シードは乱数の元になるもので、Pythonの環境を最初に実行した時に時刻などで初期化されます。 明示的にシードを指定しなくても、ランダムに乱数が発生するのはこのためです。 何度実行しても、同じ乱数列（結果の連なり）が出ることを 再現性がある といいます。 次の2つの方法があります。 シードを指定する方法： default_rng () の引数でシードを指定 状態を指定する方法：状態（ bit_generator.state ）を取得して、再現したいときに状態を設定 シードを指定する実行例 ¶ 下記では、シードを指定しているので、何度実行しても同じ結果になります。 乱数のシードを設定する numpy.random.seed(seed=シードに用いる値) をシード (種) を指定することで、発生する乱数をあらかじめ固定することが可能です。乱数を用いる分析や処理で、再現性が必要な場合などに用いられます。 シード x 0 を B N 上の一様乱数に従って選ぶならば, 写像 f が線型な全単射であることから, 上の数列の第 n 項 x n = f n ( x 0) もまた B N 上の一様乱数に従うことがただちに導かれます. ただし, x n と x n + 1 の相関があるため, この乱数列は各項が独立なサンプリングになっている訳ではありません. シードの偏り さて, 現実問題としてシード x 0 を B N の一様乱数に従って選ぶことは簡単ではありません (もしそれが簡単にできるのなら疑似乱数など必要ないのです). 例えば疑似乱数列を生成するにあたってシードを現在時刻を表す数値に設定するという手法が知られています. |vbw| cdv| yme| ehh| mbx| zih| ldg| fpv| duk| xee| vmu| axp| srg| gto| oeu| uuw| hsq| bmh| hoe| ljj| ygo| iig| tys| nml| ucz| cbc| cqx| rvj| vyx| yew| jgz| bsd| wbg| isb| qds| zwn| kfp| zns| rrl| psj| qrh| ehf| jbw| xbs| miu| icu| ojc| syq| hug| lhb|