プログラミングをやっていると、様々な乱数に出会います。乱数に関しては大勢の研究者が色々な研究結果を出しているため、種類も増え、いったいどれを使えばいいのかと悩む原因にもなります。 大勢が研究し利用している分野ですから、私以外でも大勢が乱数に関する記事を書いているため、あえて新しい記事を書く価値は高くないかもしれません。まあ、既に理解している人はここで記事を閉じるか、暇つぶし程度の感覚で読んでいただくと良いかと思います。 真乱数と疑似乱数 プログラミングの世界の中でいわゆる "乱数" として扱われることが多いのは擬似乱数です。疑似、と付くからには、これは実のところ乱数ではないと言えます。とは言え、擬似乱数を乱数でないと言ってしまうと話が終わってしまうので、疑似乱数を含む乱数を広義の乱数とします。この記事で扱うのは広義の乱数です。逆に、狭義の乱数、本物の乱数は真乱数と言います。 本物と言いまし
乱数チューニングによる動きのコク 1. 一様乱数 いわゆるMath関数による乱数。 雑味や臭みが強く、そのままでは使い物にならない。 2. 雑味を取り除いた乱数 下処理として臭みや雑味を取り除いた状態。一様乱数特有の発作的なガタツキがないのがわかるだろうか？ 過去2フレームに、距離33%以内の重複数が出ないようになっている。 シャッフルやスロットのアニメ処理など、2連続で同じ数字が重なるとバグって見える表現に有効。 3. コクのある乱数 乱数の旨味が濃縮された状態。中心極限定理により、自然な風合いに濃縮されている。 加算式による天然の正規分布は、ボックスミューラー法の養殖された乱数と違い、加算回数で生産者ごとの味わいが出せる。 パーティィクルや自然シミュレーションと相性が良い。 4. 芳醇なまろ味を出した乱数 口に含んだ後に、豊かな香りが広がる乱数。移動平均により連続性を出すことで、揺らぎ
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