Регулярность минимального стандартного генератора не позволяет использовать его для некоторых приложений, особенно тех, которые требуют пар случайных чисел. Даже незначительной регулярности бывает достаточно для того, чтобы приложение давало неверные результаты. Кроме того, отсутствие регулярности в результатах стандартного генератора случайных чисел Delphi в двухмерной плоскости не означает, что регулярности не будет в гиперплоскостях более высокой размерности. Существуют тесты, которые проверяют случайные числа на наличие регулярности в А> мерном пространстве, но давайте не будем погружаться в изучение слишком сложных тестов, а рассмотрим методы использования двух уже известных нам генераторов для дальнейшей рандомизации их выходных данных.
Рисунок 6.2. Тестирование минимального стандартного генератора
Мы рассмотрим три метода: первый известен как комбинаторный, второй - аддитивный и третий - метод тасования.
Комбинирование генераторов
Комбинирование генераторов заключается в параллельном использовании двух (или большего количества) мультипликативных линейных конгруэнтных генераторов с различными длинами циклов. Случайные числа генерируются обоими генераторами, а затем вычисляется их разность. Если получено отрицательное число, необходимо сделать его положительным, сложив его с длиной цикла первого генератора.
Листинг 6.9. Комбинирование генераторов type
TtdCombinedPRNG = class (TtdBasePRNG) private
FSeed1 : longint;
FSeed2 : longint;
protected
procedure cpSetSeed1(aValue : longint);
procedure cpSetSeed2(aValue : longint);
public
constructor Create(aSeed1, aSeed2 : longint);
function AsDouble : double; override;
property Seed1 : longint read FSeed1 write cpSetSeed1;
property Seed2 : longint read FSeed2 write cpSetSeed2;
end;
constructor TtdCombinedPRNG.Create(aSeed1, aSeed2 begin
inherited Create;
Seed1 := aSeed1;
Seed2 := aSeed2;
end;
longint);
function TtdCombinedPRNG.AsDouble : double;
const
al = 40014;
m1 = 2147483563;
ql = 53668;
{равно m1 div al}
rl = 12211;
{равно m1 mod al}
a2 = 40692;
m2 = 2147483399;
q2 = 52774;
{равно m2 div a2}
r2 = 3791;
{равно m2 mod a2}
OneOverMl : double = 1.0 / 2147483563.0;
var k : longint;
Z : longint;
begin
{получить случайное число с помощью первого генератора}
k := FSeed1 div ql;
FSeed1 := (al * (FSeed1 - (k * ql))) - (k * rl);
if (FSeed1 <= 0) then
inc(FSeed1, m1);
{получить случайное число с помощью второго генератора}
k := FSeed2 divq2;
FSeed2 := (a2 * (FSeed2 - (k * q2))) - (k * r2);
if (FSeed2 <= 0) then
inc(FSeed2, m2);
{объединить два случайных числа}
Z := FSeed1 - FSeed2;
if (Z <= 0) then
Z := Z + m1 - 1;
Result := Z * OneOverMl;
end;
procedure TtdCombinedPRNG.cpSetSeed1(aValue : longint);
const
m1 = 2147483563;
begin
if (aValue > 0) then
FSeed1 := aValue
else
FSeed1 := GetTimeAsLong;
{убедиться, что случайное число находится в диапазоне от 1 до m-1 включительно}
if (FSeed1 > - m1-1) then
FSeed1 := FSeed1 - (m1-1) + 1;
end;
procedure TtdCombinedPRNG.cpSetSeed2(aValue : longint);
const
m2 = 2147483399;
begin
if (aValue > 0) then
FSeed2 := aValue else
FSeed2 := GetTimeAsLong;
{убедиться, что случайное число находится в диапазоне от 1 до m-1 включительно}
if (FSeed2 >=m2-1) then
FSeed2 := FSeed2 - (m2 - 1) + 1;
end;
Как видите, код метода AsDouble в листинге 6.9 содержит два мультипликативных линейных конгруэнтных генератора: первый с параметрами {а, m} = {40014,2147483563}
и второй с параметрами {а, m} = {40692, 2147483399}.
Циклы обоих генераторов отличаются, но, тем не менее, близки к 2(^31^). Для преобразования промежуточного значения типа longint в значение типа double используется генератор с более длинным циклом.
Приведенный в листинге 6.9 генератор исключает двухмерную регулярность простого мультипликативного линейного конгруэнтного генератора, в чем можно убедиться с помощью программы тестирования. Можно показать, что длина цикла полученного комбинированного генератора составляет примерно 2 * 10(^18^). (Для сравнения, длина цикла стандартного генератора Delphi примерно равна 4 * 10(^9^).) Последовательность, вычисляемая с помощью комбинированного генератора полностью, определяется двумя начальными числами - по одному для каждого внутреннего генератора, в то время как для простого мультипликативного генератора было достаточно одного числа.
Аддитивные генераторы
Второй стандартный метод получения "более случайных" чисел от простого генератора называется аддитивным.