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Zufallszahlen

Zufallszahlen

Epilog

Empirische Daten

Der Generator RANDU stellt ein Kuriosum dar. Von IBM in den frühen 60er Jahren eingeführt, hielt er sich 10 Jahre unangefochten in vielen Betriebssystemen und Softwarepaketen und ist zum Teil heute noch im Einsatz. Dabei handelt es sich um einen Generator, wie er schlechter kaum sein kann.

Die Tabelle enthält die Daten des Spektraltests in den Dimensionen \(2\le s\le 8\) für RANDU und zum Vergleich für ANSI_C. Es sind die mit einem Normierungsfaktor multiplizierten Größen \(\nu_s\) aufgeführt.

s 2 3 4 5 6 7 8
RANDU 0.931 0.0119 0.0594 0.157 0.293 0.453 0.617
ANSI_C 0.84 0.52 0.63 0.49 0.68 0.43 0.54

Man beachte die sehr kleinen Werte bei RANDU in Dimension \(s=3\) und \(4\) im Vergleich zu den Werten bei ANSI_C.

Demo

Hier ist die mehrdimensionale Verteilung für den Generator RANDU.

zweidimensional

dreidimensional (Bedienung)

Experimente

  1. In zwei Dimensionen erscheint keinerlei Struktur in der nicht vergrößerten Ansicht. Bei Vergrößerung ist die Gitterstruktur erkennbar; die Kantenlänge des Ausschnitts ist dabei \(1/2000\).
  2. In drei Dimensionen zeigt es sich, daß die Tripel

    \begin{equation*}           (x_n,x_{n+1},x_{n+2}) , \quad n\ge 0 ,         \end{equation*}

    in nur 15 Ebenen im Einheitswürfel liegen. Das Gitter ist damit in Dimension \(s=3\) in einer Richtung extrem dünn besetzt. Es ist also nicht überraschend, daß man durch RANDU keine gute Approximation an eine Zufallszahlenfolge erhält.

Grenzen

Abschließend ist zu bemerken, daß keine Art von Test für Pseudo-Zufallsfolgen ein gutes Verhalten beim Einsatz in probabilistischen Algorithmen garantieren kann. Die Erfahrung zeigt aber, daß ein Generator, der unter dem Spektraltest und der Diskrepanzabschätzung gut abschneidet, auch gute Ergebnisse beim Einsatz in probabilistischen Algorithmen liefert.