Главная    Ex Libris    Книги    Журналы    Статьи    Серии    Каталог    Wanted    Загрузка    ХудЛит    Справка    Поиск по индексам    Поиск    Форум   
blank
Авторизация

       
blank
Поиск по указателям

blank
blank
blank
Красота
blank
Construction of Equidistributed Generators Based on Linear Recurrences Modulo 2
Construction of Equidistributed Generators Based on Linear Recurrences Modulo 2

Читать книгу
бесплатно

Скачать книгу с нашего сайта нельзя

Обсудите книгу на научном форуме



Нашли опечатку?
Выделите ее мышкой и нажмите Ctrl+Enter


Название: Construction of Equidistributed Generators Based on Linear Recurrences Modulo 2

Аннотация:

Random number generators based on linear recurrences modulo 2 are widely used and appear in different forms, such as the simple and combined Tausworthe generators, the GFSR, and the twisted GFSR, generators. Low-discrepancy point sets for quasi-Monte Carlo integration can also be constructed based on these linear recurrences. The quality of these generators or point sets is usually measured by certain equidistribution criteria. Combining two or more recurrences and adding linear output transformations can be used to improve the equidistribution properties.
In this paper, we explore the combination of recurrences of different types, together with different kinds of linear output transformations. We have developed flexible software tools to make computer searches for good generators with respect to equidistribution criteria that consider selected low-dimensional projections. We provide several examples of search results.


Язык: en

Рубрика: Computer science/

Тип: Статья

Статус предметного указателя: Неизвестно

ed2k: ed2k stats

Количество страниц: 12

Добавлена в каталог: 01.12.2012

Операции: Положить на полку | Скопировать ссылку для форума | Скопировать ID
blank
Предметный указатель
blank
Реклама
blank
blank
HR
@Mail.ru
       © Электронная библиотека попечительского совета мехмата МГУ, 2004-2019
Электронная библиотека мехмата МГУ | Valid HTML 4.01! | Valid CSS! О проекте