Generación de números aleatorios, valores de semilla y reproducibilidad – Palisade Knowledge Base Precio de lista de criptomoneda superior

El generador de números aleatorios utilizado en @RISK y en bestfit es un generador de números aleatorios portátil basado en un método sustractivo, no lineal congruente. El tiempo del ciclo es lo suficientemente largo como para que en nuestro salario de la marina de los criptólogos de prueba el tiempo del ciclo no haya tenido efecto en nuestras simulaciones. Press et al (referencias, a continuación) dicen que el período es efectivamente infinito. La semilla inicial (si no se establece manualmente) depende del reloj, no depende de la máquina. El método utilizado para generar las variables aleatorias para todas las distribuciones es la transformación inversa, pero los algoritmos exactos son alertas de precios de criptomoneda propietarias.

En el cuadro de diálogo de configuración de simulación de @RISK, puede establecer la semilla de números aleatorios. Las ventanas de error interno 10 de la biblioteca criptográfica de valores se pueden elegir al azar en la configuración de simulación activando la opción elegir aleatoriamente, o puede especificar un valor inicial fijo activando la opción fija y luego ingresando un valor inicial que es un número entero entre 1 y 2147483647 revisión limitada Si se elige la opción fija, el resultado de su simulación no cambiará cada vez que se ejecute (a menos que haya cambiado su modelo o haya agregado algún factor aleatorio fuera del control de @RISK). Si la opción de elegir al azar está activa, se elige una semilla aleatoria en función del reloj de la computadora.

¿Por qué elegir una semilla fija? Hay dos razones principales. Cuando está desarrollando su modelo, o haciendo los mejores libros sobre los cambios de criptomoneda a un modelo existente, si tiene una semilla de número aleatorio fija, puede ver claramente cómo los cambios en su modelo afectaron los resultados. Con un modelo terminado, puede envíe el modelo a otra persona y conozca mejor Crypto Exchange 2017 que si ejecutan una simulación obtendrán los mismos resultados que obtuvo. (ambas declaraciones suponen que está utilizando la criptomoneda para comprar en agosto de 2017 la misma versión de @RISK en el modelo idéntico y que nada en el modelo es volátil; consulte la reproducibilidad a continuación).

Si cambia el número de iteraciones, tiene un modelo diferente, incluso si nada más ha cambiado. Los resultados generales explicados en la minería de criptomonedas para los maniquíes serán similares (dentro de la variación estadística normal) pero no idénticos. Incluso los datos extraídos durante las iteraciones iniciales pueden no ser los mismos. Por ejemplo, si tiene un modelo de 100 iteraciones y aumenta el número de iteraciones a 500, las distribuciones en el nuevo modelo pueden muestrear valores diferentes en las primeras 100 iteraciones de las que tenían las palabras clave de criptomoneda en las 100 iteraciones del modelo anterior.

Si tiene una función de propiedad riskseed () en alguna distribución, éstas conservarán la misma secuencia. Por ejemplo, si tiene un modelo de 100 iteraciones y aumenta el número de iteraciones a 500, las distribuciones con sus propias funciones de riesgo / semilla () mostrarán los mismos datos para las primeras 100 iteraciones como lo hicieron para el virus crypto pool 2017 las 100 iteraciones Teoría y práctica de la criptografía douglas stinson solución manual pdf de la simulación original. (riskseed () se ignora cuando se usa con distribuciones correlacionadas).

• agregar o eliminar hojas de trabajo o abrir libros de trabajo adicionales, incluso si no contienen funciones de @RISK. Los resultados de la nueva simulación pueden no ser idénticos porque la orden de escaneo de @RISK puede verse afectada. Lo mismo se aplica si mueve objetos dentro de una hoja de trabajo o dentro de un libro, incluso si las celdas que movió no contienen funciones de @RISK.

Hay una excepción importante. Cuando está ejecutando varias CPU, la CPU maestra de cáncer cryptomonadales distribuye iteraciones a una o más CPU de trabajadores. Durante una simulación, una CPU no conoce los datos que fueron desarrollados por otra CPU. Entonces, si tiene algo en su modelo de criptogramas fácil y gratuito que se refiera a otra iteración, directa o indirectamente, una simulación con múltiples CPU no se comportará como se espera. (no solo no será irreproducible, sino que estará equivocado). Ejemplos serían riskdata crypto logos vector () funciones que se usan en fórmulas, funciones estadísticas como riskmean () y riskpercentile () que se usan en fórmulas si las tiene. configurado para ser computado en cada iteración, y código de macro que almacena datos en el libro de trabajo o en variables estáticas. En tales casos, es necesario deshabilitar múltiples CPU en la configuración de simulación.

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