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matlab生成的随机数是真正随机的吗?

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发表于 2005-8-3 23:26 |只看该作者 |倒序浏览
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3 M% f6 z7 `; ]- g% W

随机数序列在数值分析和概率统计中占有非常重要的地位,因为使用蒙特卡罗模拟方法的前提就是要求很多足够多的,真正的随机数。matlab是基于某种算法,通过rand函数来产生随机数的。从随机数的定义看,rand函数产生的序列不是随机数,是伪随机数。但我们在使用蒙特卡罗模拟方法算法时,不可能成千上万次的去投掷硬币来产生随机数,所以要考察matlab产生的伪随机数能不能当随机数使用。

+ L: S, p: i j8 S: `6 v, X) B0 t

考察的方法是:

: ?/ _, p# E8 c6 U3 |8 X

1:利用rand函数产生200个伪随机数,分别统计出有多少个伪随机数小数点后的5位数字中奇数出现的频数为0,有多少个伪随机数小数点后的5位数字中奇数出现的频数为1,有多少个伪随机数小数点后的5位数字中奇数出现的频数为2,一直统计到有多少个伪随机数小数点后的5位数字中奇数出现的频数为5。 这样就获得一个包含6个元素的行向量s,其元素依次为小数点后5位包含奇数个数为0或1或2……或5的伪随机数的个数。

7 s7 J0 ~6 Z/ p+ [

2:给出两组源于实际观测的数据。一组是记录某个医院相继出生的1000个婴儿的随机序列,记5个连续出生的婴儿为一组,这样共有200组,统计分别含有0,1,2……5个男婴的组数,获得向量a;另一组是从一个装有500黑球和500个白球的口袋里,每次有放回的抽取一个球,供抽取1000次,记连续抽样5次为一组,这样共有200组,统计分别含有0,1,2……5个白球的组数,获得向量b。

) X8 O; e% X3 _- N# U1 y

3:对向量a,b,s进行自由度为5卡方检验,分别获得以向量a,b,s为代表的三组数据的χ2值。

# Z7 v/ |: z; t; K3 {0 H" O

4:将上述步骤重复1000次,每次向量a,b都是不变的,但每次的s向量都不同。

% n8 N; M1 K+ }

5:计算1000组s对应的1000个χ2值的最大值,最小值,平均值,对1000组a,b同样如此。

. C, R# l/ C& O, x$ m" H+ `( H; ~

6:如果假设显著水平为0.05,那么自由度为5的χ2分布临界值是11.1,所以还要计算1000组s对应的1000个χ2值中大于11.1的数值所占的分率。

& r+ X: @1 f6 j% n2 i

总结果如下:

+ Z& B% Z+ e' @3 C7 J! V8 X7 e( t

a b s(基于matlab)

& Q$ Y3 \9 L1 H; J3 V

平均值:2.2240 5.0400 5.0038

8 Z) l5 ^. G3 N1 c& q/ G, H


最大值:2.2240 5.0400 19.3760

3 k. u! e( R4 _& g


最小值: 2.2240 5.0400 0.2560

: O1 D( G3 J. j6 z' I* a" V

1000个χ2值中大于11.1的数值所占的分率

) r' U3 W' c" c6 t5 w" v

x = 0.0520

( @( F: g* z; \" {' H

从平均值的计算结果看,matlab产生的伪随机数的随机程度和从口袋摸球相当,所以随机性满足要求。

$ P7 j9 u! X5 L2 P/ q w

从最大值结果看,基于matlab的伪随机序列产生的χ2值最大达到19.3760,大于显著水平0.05,自由度为5的χ2分布的临界值,似乎有些序列不够随机。但考虑到χ2分布中,总有0.05的概率,使得χ2值大于11.1,所以验算了基于matlab的伪随机序列产生的χ2值中大于11.1的数值占的分率,这个分率是0.0520,非常接近0.05。

$ ]& W+ c! M# M, c: B

所以,matlab产生的伪随机序列可以作为真正的随机序列使用。

5 d2 q1 M; ]" P" V( G2 \

matlab程序如下:

' D, Y6 K7 y' y
2 }6 A! v/ M% Z$ ~0 }

clear
rr=[];
for l=1:1000
p=[];
rand(\'seed\',prod(clock))
r=fix(rand(200)*100000);
for i=1:length(r)
m=r(i); s=[];
for j=1:5
s=[s rem(m,10)];
m=round((m-rem(m,10))/10);
end
p=[p;s];
end
s=zeros(1,6);
for i=1:size(p,1)
k=length(find(rem(p(i,,2*ones(1,size(p,2)))));
s(k+1)=s(k+1)+1;
end
a=[5 27 64 65 30 9];
b=[4 34 65 70 22 5];
c=[];
for i=0:5
p=combine_m(5,i)*0.5^i*0.5^(5-i);
c=[c 200*p];
end
ka2=sum([([a;b;s]-[c;c;c]).^2./[c;c;c]]\');
rr=[rr;ka2];
end
ave=mean(rr)
mx=max(rr)
mi=min(rr)
x=length(find(rr(:,3)>11.1))/length(rr(:,3))

zan
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    听你分析好像是对的。

    0 ]; U @4 G8 t: r0 \* A/ q$ n* D

    但为什么都说计算机无法产生真正的随机数?

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