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アイテム
生成可能な乱数の精度を保証する離散的な逆変換法
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/101397
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/101397361f8136-e2e4-4190-b088-0ce7956dc1be
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2014 by the Information Processing Society of Japan
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オープンアクセス |
Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
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公開日 | 2014-05-19 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | 生成可能な乱数の精度を保証する離散的な逆変換法 | |||||||
言語 | ||||||||
言語 | jpn | |||||||
キーワード | ||||||||
主題Scheme | Other | |||||||
主題 | 数値計算・密行列計算 | |||||||
資源タイプ | ||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||
資源タイプ | technical report | |||||||
著者所属 | ||||||||
東京大学大学院情報理工学系研究科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
東京大学大学院情報理工学系研究科 | ||||||||
著者名 |
石田, 翔太郎
× 石田, 翔太郎
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著者名(英) |
Shotaro, Ishida
× Shotaro, Ishida
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | 高次元数値積分におけるモンテカルロ法や、各種シミュレーションにおける非決定的要素の実現など、計算機上においては実に多くの場面で乱数が使用されてきた。また、特にシミュレーションにおいては、必要とされる乱数が単純な一様乱数ばかりではなく、様々な (時として複雑な) 確率密度関数に従う乱数であることも多い。このような背景から、これまで多くの論文において、生成の容易な一様乱数から様々な確率密度関数に従う乱数への変換法が論じられてきた。しかしながら、計算機上で乱数を生成する場合、本来連続的である分布を離散的に近似する必要がある。そのため、乱数の変換方法と同時に、離散化の方法や精度を考える必要がある。さもなくば、確率密度関数が谷になっている箇所や、テール領域など、本来の分布が持っていた特色が失われてしまう。特にテール領域に関しては、いくら確率が低くとも、絶対値の大きい値で構成されていることから、計算結果に大きな影響力を持ちうる箇所となる。これまでにもテールに関して、正規分布のテール領域の精度を上げる取り組みや、テール領域を他の分布で近似すること無く高速にテール領域の乱数を生成する取り組みがあった。しかしながら、それらは精度を保証するものではなかった。そこで、この論文では、テールの精度を向上させるだけでなく、その保証をすることを目指す。その方法として、離散化後の確率分布と離散化の間隔に着目した、反復逆変換法という新しい乱数変換法を挙げ、その正当性を示す。 | |||||||
書誌レコードID | ||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
収録物識別子 | AN10463942 | |||||||
書誌情報 |
研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC) 巻 2014-HPC-144, 号 1, p. 1-29, 発行日 2014-05-19 |
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Notice | ||||||||
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||
出版者 | ||||||||
言語 | ja | |||||||
出版者 | 情報処理学会 |