Počet záznamů: 1
Learning Random Numbers: A Matlab Anomaly
- 1.
SYSNO ASEP 0310680 Druh ASEP J - Článek v odborném periodiku Zařazení RIV J - Článek v odborném periodiku Poddruh J Článek ve WOS Název Learning Random Numbers: A Matlab Anomaly Překlad názvu Učení náhodných čísel: anomálie v Matlabu Tvůrce(i) Savický, Petr (UIVT-O) SAI, RID, ORCID
Robnik-Šikonja, M. (SI)Zdroj.dok. Applied Artificial Intelligence - ISSN 0883-9514
Roč. 22, č. 3 (2008), s. 254-265Poč.str. 12 s. Jazyk dok. eng - angličtina Země vyd. US - Spojené státy americké Klíč. slova random numbers ; machine learning ; classification ; attribute evaluation ; regression Vědní obor RIV BA - Obecná matematika CEP 1ET100300517 GA AV ČR - Akademie věd CEZ AV0Z10300504 - UIVT-O (2005-2011) UT WOS 000254579900005 EID SCOPUS 42949118239 DOI https://doi.org/10.1080/08839510701768382 Anotace The paper describes how dependencies between random numbers generated with some popular pseudorandom number generators can be detected using general purpose machine-learning techniques. This is a novel approach, since usually pseudo-random number generators are evaluated using tests specifically designed for this purpose. Such specific tests are more sensitive. Hence, detecting the dependence using machine-learning methods implies that the dependence is indeed very strong. The most important example of a generator, where dependencies may easily be found using our approach, is MATLAB’s function rand if the method state is used. This method was the default in MATLAB versions between 5 (1995) and 7.3 (2006b), i.e., for more than 10 years. In order to evaluate the strength of the dependence in it, we used the same machine-learning tools to detect dependencies in some other random number generators, which are known to be bad or insufficient for large simulations. Pracoviště Ústav informatiky Kontakt Tereza Šírová, sirova@cs.cas.cz, Tel.: 266 053 800 Rok sběru 2009
Počet záznamů: 1