この規格 プレビューページの目次
※一部、英文及び仏文を自動翻訳した日本語訳を使用しています。
序文
ISO (国際標準化機構) は、各国の標準化団体 (ISO メンバー団体) の世界的な連合です。国際規格の作成作業は、通常、ISO 技術委員会を通じて行われます。技術委員会が設立された主題に関心のある各会員団体は、その委員会に代表される権利を有します。 ISOと連携して、政府および非政府の国際機関もこの作業に参加しています。 ISO は、電気技術の標準化に関するすべての問題について、国際電気標準会議 (IEC) と緊密に協力しています。
国際規格は、ISO/IEC 指令で指定された規則に従って起草されます。 2.
技術委員会の主な任務は、国際規格を準備することです。技術委員会によって採択されたドラフト国際規格は、投票のためにメンバー団体に配布されます。国際規格として発行するには、投票するメンバー団体の少なくとも 75% による承認が必要です。
このドキュメントの一部の要素が特許権の対象となる可能性があることに注意してください。 ISO は、そのような特許権の一部または全部を特定する責任を負わないものとします。
ISO 28640 は、技術委員会 ISO/TC 69, 「統計的手法の適用」によって作成されました。
これが初版です。
序章
この国際標準は、ユーザーが生成された数値シーケンスを実際の確率変量であるかのように見なすことができる典型的なアルゴリズムを指定します。
今日、ほとんどの統計学者、科学者、およびエンジニアは、大規模なコンピューター シミュレーションを実行するのに十分なコンピューター パワーを自由に使用できます。これらは健全な疑似乱数ジェネレーターに基づくことが重要です。この国際規格は、必要に応じてランダム化が正しく効率的に実行されるようにするために開発されました。
統計的標準化では、無作為化の 6 つの用途を特定できます。
- 無作為標本の選択;
- サンプルデータの分析;
- 規格の開発;
- 理論上の結果を確認します。
- 提案された手順がそれについて主張されている特性を持っていることを実証する;
- 統計文献の不確実性を解決します。
1 スコープ
この国際規格は、モンテカルロ シミュレーションの目的で均一および不均一なランダム バリアントを生成する方法を指定します。暗号乱数生成方法は含まれていません。この国際規格は、とりわけ、
- 統計シミュレーションを使用する研究者、産業技術者、または運用管理の専門家、
- SQC法、統計的実験計画法またはサンプル調査に関連する無作為化を必要とする統計学者、
- モンテカルロ法の使用を必要とする複雑な最適化手順を計画する応用数学者、および
- 確率変数生成のアルゴリズムを実装するソフトウェア エンジニア。
2 参考文献
本書の適用には、以下の参考文献が不可欠です。日付のある参考文献については、引用された版のみが適用されます。日付のない参照については、参照文書の最新版 (修正を含む) が適用されます。
- ISO/IEC 2382-1, 情報技術 — 語彙 — 1: 基本用語
- ISO 3534-1, 統計 — 語彙と記号 — 1: 一般的な統計用語と確率で使用される用語
- ISO 3534-2, 統計 — 語彙と記号 — 2: 応用統計
3 用語と定義
このドキュメントの目的のために、ISO/IEC 2382-1, ISO 3534-1, および ISO 3534-2 で指定されている用語と定義が適用されます。ただし、以下で再定義されている場合を除きます。
3.1
ランダムな変化
乱数
特定の確率変数の実現としての数値
注記1: 「乱数」という用語は、一様分布確率変量に対してよく使用されます。
注記2数列として与えられる乱数を「乱数列」と呼ぶ。
3.2
疑似乱数
ランダムに見えるアルゴリズムによって生成された乱数 (3.1)
注記1誤解のおそれがなければ、疑似乱数を単に「乱数」と呼んでもよい。
3.3
物理乱数
物理的なメカニズムによって生成される 乱数 (3.1)
3.4
バイナリ乱数列
0 と 1 からなる 乱数 (3.1) シーケンス
3.5
シード
疑似乱数生成に必要な初期値
参考文献
| [1] | ISO 80000-2, 数量および単位 — 2: 自然科学や技術で使用される数学的記号と記号 |
| [2] | ISO/IEC 9899, プログラミング言語 — C |
| [3] | Ferrenberg 、AM, Landau 、DP および Wong, YJモンテカルロ シミュレーション: 「良い」乱数ジェネレーターからの隠れたエラー。フィジカル レビュー レターズ、 6, 1992 年、pp. 3382-3384 |
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| [23] | 乱数発生器、統計数理研究所、 http://random.ism.ac.jp/random_e/index.php |
Foreword
ISO (the International Organization for Standardization) is a worldwide federation of national standards bodies (ISO member bodies). The work of preparing International Standards is normally carried out through ISO technical committees. Each member body interested in a subject for which a technical committee has been established has the right to be represented on that committee. International organizations, governmental and non-governmental, in liaison with ISO, also take part in the work. ISO collaborates closely with the International Electrotechnical Commission (IEC) on all matters of electrotechnical standardization.
International Standards are drafted in accordance with the rules given in the ISO/IEC Directives, 2.
The main task of technical committees is to prepare International Standards. Draft International Standards adopted by the technical committees are circulated to the member bodies for voting. Publication as an International Standard requires approval by at least 75 % of the member bodies casting a vote.
Attention is drawn to the possibility that some of the elements of this document may be the subject of patent rights. ISO shall not be held responsible for identifying any or all such patent rights.
ISO 28640 was prepared by Technical Committee ISO/TC 69, Applications of statistical methods.
This is the first edition.
Introduction
This International Standard specifies typical algorithms by which the users can regard the generated numerical sequences as if they were real random variates.
Nowadays most statisticians, scientists and engineers have enough computer power at their disposal to carry out large computer simulations, and it is important that these be based on sound pseudo-random generators. This International Standard has been developed to help ensure that randomization, where needed, is carried out correctly and efficiently.
Six uses of randomization can be identified in statistical standardization:
- selection of a random sample;
- analysis of sample data;
- development of standards;
- checking theoretical results;
- demonstrating that a proposed procedure has the properties claimed of it;
- resolving uncertainty in the statistical literature.
1 Scope
This International Standard specifies methods for generating uniform and non-uniform random variates for Monte Carlo simulation purposes. Cryptographic random number generation methods are not included. This International Standard is applicable, inter alia, by
- researchers, industrial engineers or experts in operations management, who use statistical simulation,
- statisticians who need randomization related to SQC methods, statistical design of experiments or sample surveys,
- applied mathematicians who plan complex optimization procedures that require the use of Monte Carlo methods, and
- software engineers who implement algorithms for random variate generation.
2 Normative references
The following referenced documents are indispensable for the application of this document. For dated references, only the edition cited applies. For undated references, the latest edition of the referenced document (including any amendments) applies.
- ISO/IEC 2382-1, Information technology — Vocabulary — 1: Fundamental terms
- ISO 3534-1, Statistics — Vocabulary and symbols — 1: General statistical terms and terms used in probability
- ISO 3534-2, Statistics — Vocabulary and symbols — 2: Applied statistics
3 Terms and definitions
For the purposes of this document, the terms and definitions given in ISO/IEC 2382-1, ISO 3534-1 and ISO 3534-2 apply, except where redefined below.
3.1
random variate
random number
number as the realization of a specific random variable
Note 1 to entry: The term “random number” is often used for uniformly distributed random variate.
Note 2 to entry: Random numbers provided as a sequence are called a “random number sequence”.
3.2
pseudo-random number
random number (3.1) generated by an algorithm, that appears to be random
Note 1 to entry: If there is no fear of misunderstanding, a pseudo-random number may simply be called a “random number”.
3.3
physical random number
random number (3.1) generated by a physical mechanism
3.4
binary random number sequence
random number (3.1) sequence consisting of zeros and ones
3.5
seed
initialization value required for pseudo-random number generation
Bibliography
| [1] | ISO 80000-2, Quantities and units — 2: Mathematical signs and symbols to be used in the natural sciences and technology |
| [2] | ISO/IEC 9899, Programming languages — C |
| [3] | Ferrenberg, A.M., Landau, D.P. and Wong, Y.J. Monte Carlo Simulations: Hidden Errors from “Good” Random Number Generators. Physical Review Letters, 69 (23), 1992, pp. 3382-3384 |
| [4] | Gentle, J.E. Random Number Generation and Monte Carlo Methods, Springer-Verlag, 2003 |
| [5] | Heringa, J.R., Blöte, H.W.J. and Compagner, A. New Primitive Trinomials of Mersenne-Exponent Degrees for Random-Number Generation. International Journal of Modern Physics C, 3 (3), 1992, pp. 561-564 |
| [6] | Ishida, M., Sato, T., Suzuki, K., Shimada, S. and Kawase, T. Random Number Generator Using a Diode Noise. The Institute of Statistical Mathematics Research Memorandum, Number 968, 2005 |
| [7] | Jöhnk, M.D. Erzeugung Von Betavesteilten und Gammavesteilten Zufellszahlen. Metrica, 8 (1), 1964, pp. 5-15 |
| [8] | Knuth, D.E. Seminumerical Algorithms (The Art of Computer Programming, Volume 2), 3rd. ed., Addison Wesley, 1998 |
| [9] | Kurita, Y. and Matsumoto, M. Primitive t-nomials ( t = 3, 5) over GF (2) Whose Degree is a Mersenne Exponent ≤ 44497. Mathematics of Computation, 56 (194), 1991, pp. 817-821 |
| [10] | L'Ecuyer, P. Maximally Equidistributed Combined Tausworthe Generators. Mathematics of Computation, 65 (213), 1996, pp. 203-213 |
| [11] | L'Ecuyer, P. Tables of Maximally-Equidistributed Combined LFSR Generators. Mathematics of Computation, 68 (225), 1996, pp. 261-269 |
| [12] | Lewis, T.G. and Payne, W.H. Generalized Feedback Shift Register Pseudorandom Number Generators. Journal of the Association for Computing Machinery, 20 (3), 1973, pp. 456-468 |
| [13] | Massey, J.L. Shift-Register Synthesis and BCH Decoding. IEEE Trans. on Information Theory, IT-15 (1), 1969, pp. 122 127 |
| [14] | Matsumoto, M. and Nishimura, T. Mersenne Twister: A 623-Dimensionally Equidistributed Uniform Pseudo-Random Number Generator. ACM. Trans. Model. Comput. Simul., 8 (1), 1998, pp. 3-30 |
| [15] | von Neumann, J. Various Techniques Used in Connection with Random Digits, Monte Carlo Method, Applied Mathematics Series, No.12, U.S. National Bureau of Standards, Washington D.C., 1951, pp. 36-38 |
| [16] | Niki, N. Machine Generation of Randum Numbers. The Institute of Statistical Mathematics Research Memorandum, Number 969, 2005 |
| [17] | Niki, N. Physical Random Number Generator for Personal Computers. The Institute of Statistical Mathematics Research Memorandum, Number 970, 2005 |
| [18] | Rueppel, R.A. Analysis and Design of Stream Ciphers, Springer-Verlag, 1986 |
| [19] | Tausworthe, R.C. Random Numbers Generated by Linear Recurrence Modulo Two. Mathematics of Computation, 19 , 1965, pp. 201-209 |
| [20] | Tezuka, S. and L'Ecuyer, P. Efficient and Portable Combined Tausworthe Random Number Generators. ACM. Trans. Model. Comput. Simul., 1 , 1991, pp. 99-112 |
| [21] | Vattulainen, I., Ala-Nissilä, T. and Kankaala, K. Physical Tests for Random Numbers in Simulations. Physical Review Letters, 73 (19), 1994, pp. 2513 2516 |
| [22] | Vattulainen, I., Ala-Nissilä, T. and Kankaala, K. Physical Models as Tests of Randomness. Physical Review, E52 , 1995, pp. 3205-3214 |
| [23] | Random Number Generator, The Institute of Statistical Mathematics, http://random.ism.ac.jp/random_e/index.php |