Titlebook: Stochastische Simulation; Grundlagen, Algorith Michael Kolonko Textbook 2008 Vieweg+Teubner Verlag | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, Wi

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Ganzzahligkeit und Rekursion darstellbar sind und häufig Rundungsfehler auftreten. Algorithmen, die mit ganzen Zahlen arbeiten, sind daruberhinaus oft einfacher mathematisch zu analysieren. Die meisten Zufallsgeneratoren für U(0,1) arbeiten daher nach dem folgenden Schema:. Die Rechtfertigung für dieses Vorgehen auf mathematis

连锁,连串

Zufallsgeneratoren mit dem Modulus 21) simulieren. Eine wichtige Klasse von Generatoren erzeugt die Zufallszahlen aus 0, ...z .-1 unmittelbar in ihrer Dualdarstellung, also als Bitfolgen aus 0,1. . Wir beginnen dieses Kapitel mit einem Generator für zufällige Bitfolgen, also einem Zufallsgenerator für die Gleichverteilung .(0,1).

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Statistische Gütekriterienriablen ableiten lassen. In Kapitel 6.3 wurden einige analytisch nachweisbare Gütekriterien untersucht. Derartige Güteaussagen haben den Vorteil, dass sie für alle möglichen mit diesem Generator erzeugbaren Folgen gelten. Da sie aber meist nur für spezielle Generatortypen nachgewiesen werden können,

Kernel

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