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/ NetNews Usenet Archive 1992 #16 / NN_1992_16.iso / spool / sci / math / stat / 1563 < prev    next >
Encoding:
Internet Message Format  |  1992-07-30  |  2.8 KB
  1. Path: sparky!uunet!gatech!purdue!mentor.cc.purdue.edu!pop.stat.purdue.edu!hrubin
  2. From: hrubin@pop.stat.purdue.edu (Herman Rubin)
  3. Newsgroups: sci.math.stat
  4. Subject: Re: random number generator
  5. Message-ID: <55567@mentor.cc.purdue.edu>
  6. Date: 30 Jul 92 17:16:41 GMT
  7. References: <1992Jul29.090353.237@nutmeg.hnrc.tufts.edu> <55413@mentor.cc.purdue.edu> <1992Jul29.143808.241@nutmeg.hnrc.tufts.edu>
  8. Sender: news@mentor.cc.purdue.edu
  9. Organization: Purdue University Statistics Department
  10. Lines: 53
  11.  
  12. In article <1992Jul29.143808.241@nutmeg.hnrc.tufts.edu> jerry@nutmeg.hnrc.tufts.edu (Jerry Dallal) writes:
  13. >In article <55413@mentor.cc.purdue.edu>, hrubin@pop.stat.purdue.edu (Herman Rubin) writes:
  14.  
  15. >> I would not accept anything with a short seed (say at least several 
  16. >> hundred bytes) as acceptable.  Other than the believed cryptographically
  17. >> strong Shamir and Blum-Miccaeli (sp?) procedures, which are extremely
  18. >> costly, I know of none.  The problem is at least moderate-term independence,
  19. >> and correlations, periods, etc., do not answer the question.
  20.  
  21.  
  22. >Two questions of Professor Rubin:
  23.  
  24. >1) What generator *would* you recommend?
  25.  
  26. At this time, I would recommend starting with some more-or-less random
  27. source, like the news articles repeatedly added in blocks, and then 
  28. using some long-gap system like 
  29.  
  30.     x[n] = x[n-460] OP x[n-607]
  31.  
  32. where OP is exclusive or, or preferably full-word integer add.  On some
  33. machines, one can be done with larger pieces than the other.  There are
  34. others available of this type with longer gaps.
  35.  
  36. There are several reasons for this; on vector machines, the smaller gap 
  37. to a previous item should be at least the length of the vector register,
  38. and on vector stream machines, the newest item used should have been
  39. stored before it is used.
  40.  
  41. If one can get a reasonable set of physical random numbers, XOR with them
  42. is a good idea.  The supply is not likely to be enough for the whole job,
  43. so recycling is likely to be necessary.
  44.  
  45. >2) The last time you generated pseudorandom numbers on a computer, what
  46. >generator did you use?
  47.  
  48. The last time I did simulation, I do not believe that these procedures
  49. were generally known.  Also, there were timing constraints.  What I used
  50. was a congruential generator, to guarantee uniformity, and I recycled
  51. a binary version of the RAND numbers.  The actual simulation used
  52. 2,560,000 exponential and normal random variables, and with the 
  53. quite efficient procedures I used, this required probably less than
  54. 5.5 million uniforms.  The RAND numbers were 69,066 words, 0 in the
  55. first 12 bits, and 48 random bits; they were used on a CDC 6500, which
  56. accounts for the peculiar format.
  57.  
  58. Also, at that time, memory was a major problem, not like the situation
  59. now.
  60. -- 
  61. Herman Rubin, Dept. of Statistics, Purdue Univ., West Lafayette IN47907-1399
  62. Phone: (317)494-6054
  63. hrubin@pop.stat.purdue.edu (Internet, bitnet)  
  64. {purdue,pur-ee}!pop.stat!hrubin(UUCP)
  65.