home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ NetNews Usenet Archive 1993 #1 / NN_1993_1.iso / spool / sci / math / 17647 < prev    next >
Encoding:
Internet Message Format  |  1993-01-04  |  3.9 KB

  1. Path: sparky!uunet!pipex!bnr.co.uk!uknet!acorn!armltd!dseal
  2. From: dseal@armltd.co.uk (David Seal)
  3. Newsgroups: sci.math
  4. Subject: Re: Pseudorandomness and computable numbers (was Re: Number of numbers (Was Re: PI))
  5. Message-ID: <11092@armltd.uucp>
  6. Date: 4 Jan 93 16:34:12 GMT
  7. References: <1993Jan2.094503.1844@pollux.lu.se>
  8. Sender: dseal@armltd.uucp
  9. Distribution: sci
  10. Organization: A.R.M. Ltd, Swaffham Bulbeck, Cambs, UK
  11. Lines: 76
  12.  
  13. In article <1993Jan2.094503.1844@pollux.lu.se> magnus@thep.lu.se (Magnus
  14. Olsson) writes:
  15.  
  16. >In article <1992Dec31.012553.146@front.se> samuel@front.se writes:
  17. >> 3. Does there exist a strict definition for numbers with "pseudo-random 
  18. >>    decimal expansion" ? (I will call them PRDE-numbers)
  19. >
  20. >There are actually several definitions, depending on the context. 
  21. >
  22. >One rigorous definition is
  23. >
  24. ># A number is a PRDE number if and only if it is not computable 
  25.  
  26. This won't really do, assuming you want a PRDE number to contain all decimal
  27. sequences with uniform distribution. Consider the function f which takes a
  28. number, expresses it in binary (choosing the terminating expansion if
  29. possible), then reads the result as a decimal number. (So f(1/2) = 1/10,
  30. f(5/8) = 101/1000 and f(1/3) = 1/99, for instance, since 1/2, 5/8 and 1/3
  31. expressed in binary are 0.1, 0.101 and 0.01010101... respectively.)
  32.  
  33. If we have a procedure to evaluate a number X to however many decimal digits
  34. we want, we can use it plus ordinary decimal->binary conversion to evaluate
  35. X to however many binary digits we want. We can therefore compute f(X) to
  36. however many decimal digits we want. So if X is computable, so is f(X).
  37.  
  38. By a similar argument, if X is computable, so is f^(-1)(X), assuming it
  39. exists (it won't if the decimal expansion of X contains a digit other than 0
  40. or 1, or ends with an infinite sequence of 1s.
  41.  
  42. So f(X) is computable if and only if X is computable.
  43.  
  44. So if we have a non-computable number X, f(X) is also non-computable. But
  45. the decimal expansion of f(X) contains only 0s and 1s: f(X) is therefore a
  46. non-computable number which cannot reasonably be regarded as PRDE. I.e.
  47. non-computability does not match the intuitive requirements for a definition
  48. of a PRDE number.
  49.  
  50. >> 4. What is the relation(s) between computable/non-computable numbers vs 
  51. >>    PRDE/Non-PRDE numbers ? E.g. one such relation may be "A non-computable
  52. >>    number is always also a PRDE-number".
  53. >
  54. >Of course this depends on the definition used for PRDE numbers. But
  55. >it seems as if there exist computable numbers that are PRDE numbers by
  56. >the second definition. I don't know if any computable number has been
  57. >*proved* to be PRDE, though.
  58.  
  59. The above shows that a non-computable number may not be PRDE. Conversely, it
  60. is known that computable numbers can be PRDE by some definitions at least. A
  61. reasonably well-known example is the number:
  62.  
  63.   0.1234567891011121314151617181920212223242526272829...
  64.  
  65. formed by concatenating the decimal expansions of the integers 1, 2, 3, ...
  66.  
  67. This number is obviously computable. All decimal sequences of any given
  68. length occur with equal probability in it in the long run, and given a
  69. section of the sequence from some unknown position, you cannot predict the
  70. next digit with better than a 10% chance of success unless you have *some*
  71. knowledge of where the section of the sequence came from. It might therefore
  72. reasonably be regarded as being *provably* PRDE by some definitions.
  73.  
  74. So I don't believe non-computability and PRDE-ness have much to do with each
  75. other.
  76.  
  77. Of course, this sequence is not a good source of pseudo-random numbers in
  78. practice, as it contains a lot of short-term near-periodicity: basically,
  79. although everything averages out in the long term, there are much greater
  80. short term fluctuations than you would expect statistically. But given any
  81. particular statistical test or set of tests that a sequence was to satisfy,
  82. I suspect it would be reasonably easy to construct a number that was
  83. provably both PRDE and computable.
  84.  
  85. David Seal
  86. dseal@armltd.co.uk
  87.  
  88. All opinions are mine only...
  89.