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标题:
关于统计分布中“随机数流stream”的解释
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作者:
zorsite
时间:
2013-3-25 13:54
标题:
关于统计分布中“随机数流stream”的解释
资料来自《实用系统仿真建模与分析——使用Flexsim》，作者秦天保 周向阳
6 E# d7 C) C; [3 p$ N5 d
第四章 随机数和随机变数的生成
2 o' g7 N5 z$ f4 j) [% m
4 f) u$ y3 W4 A2 G* ^
仿真软件一般会将整个随机数序列分成若干段，例如100000个数为一段。
0 P: q7 _8 C5 a7 P7 ~) {1 U
每段成为一个随机数流(stream)，每个流会指定一个编号，如0号流，1号流等等。
9 \- E9 ]! Z. j+ Q. ]
8 ^3 \' [, H' A3 N& v
在Flexsim中调用指数分布函数的形式为exponential(location,scal,stream)，其中第3个参数stream就是指定从哪一个流求取下一个随机数，如果省略参数流，则默认使用0号随机数流。
4 y/ i |+ |8 X; c8 I
3 z, h2 r& K2 Y7 F! ^- y- v4 z
Flexsim系统已经初始化了100个随机数流（0~99号），可供直接使用。
# |9 ^0 p: r( e# u2 S# T! K( h
1 s: M% `2 e! [. K' V5 Q" r
如果一个流的随机数在模型运行过程中，经过不断调用耗净了，根据递推公式下一个随机数就会侵入下一个流中去了，这会导致不想要的相关性。为了提高模型输出数据的准确性和精度，建议为模型中的每个对象甚至每个随机因素指定不同的流号。
, k. c2 m+ Q% ]# ]# M$ m
6 u, x+ S3 t" j
参考文献：
. G( l' i4 c8 k! k- G! f
& o5 n( n! W: N6 b% w& k$ c1 v% V
[attach]1289[/attach]
/ @4 u, _! G) `: R% T3 w E) @2 [8 b
+ r6 L, h }* k8 B6 U5 r
[attach]1290[/attach]
作者:
king
时间:
2013-3-28 23:37
学习学习
作者:
嗜血黑猫
时间:
2013-4-24 22:45
非常需要这方面知识啊谢谢
作者:
lisa527
时间:
2013-11-18 13:26
本帖最后由 lisa527 于 2013-11-18 13:39 编辑
1 Q6 K7 x5 k7 T7 \" t& {
% ~! x5 `2 c1 L# f
这个问题困扰我好久了，现在一次性了结
6 `- H& k) b n! S
---------------------------------------------------------------------------------------------------
. Y1 Z- v; h0 u+ i# M# _; p
-随机数是怎么生成的
B0 V& \" Z! o$ G1 \% H
基于计算机方法生成的随机数称为伪随机数，因为其计算方法已知，不是完全的随机。现在比较流行的生产伪随机数的方法是 Linear Congruential Generation （混合同余法）.
% J a& H$ H/ P( P n3 w
Linear Congruential Generation (LCG)[1]方法如下:
5 L1 q. ?6 l) r; q5 y$ h
X_i=(aX_(i-1)+c)mod m （1）
1 ~& ?: e# p' h Y$ s- i# j
R_i= X_i/m
, ?5 O1 n9 }* t/ O V2 {
Seed: X_0
- N6 {; u6 d9 P8 [. ]1 _
) V& @ {9 ]* c. c
-什么是stream?
6 Z" M1 ~0 F M
基于m的限制，生成的随机数都是循环的，而且最大的循环周期是m。假设生成的随机数周期为P，随机数序列可以写作： X_0,X_1,…X_P,X_0,X_1…
$ }, \; O& v! z2 o
正因为它的循环性，取0-P之间任何一个数做seed都可以生成整个随机数列。
7 G; z# C U/ u
为了方便起见，我们把长度为P的随机数分为若干个随机数流（stream），比如说，分成b个，每个stream的长度为P/b： {X_0,X_1,…X_(P/b-1)}, {X_(P/b),…X_(2P/b-1)}…
* a9 ?% y' l% ]' J' u6 T
3 S+ M1 O2 ~" l: \5 K
-Stream有什么用？
. d6 I2 Y! ~ ^* B0 x
通过观察（1）式可以得知，X_i 和 X_(i-1)是相关的。为了避免这种相关性，仿真时常常会选取不同的stream产生各个过程的随机数。
5 i% ?0 r6 D e
& w6 I8 O+ w; L, Y
为此专门写了篇blog在
http://blog.sina.com.cn/sui5277
作者:
加油陶陶
时间:
2014-7-11 09:30
学习一下 谢谢分享
作者:
风灵之石
时间:
2021-1-3 20:01
谢谢分享!
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