home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ NetNews Usenet Archive 1993 #1 / NN_1993_1.iso / spool / sci / math / stat / 2759 < prev    next >
Encoding:
Text File  |  1993-01-12  |  2.3 KB  |  47 lines
  1. Newsgroups: sci.math.stat
  2. Path: sparky!uunet!cis.ohio-state.edu!zaphod.mps.ohio-state.edu!cs.utexas.edu!torn!news.ccs.queensu.ca!slip202.telnet1.QueensU.CA!dmurdoch
  3. From: dmurdoch@mast.queensu.ca (Duncan Murdoch)
  4. Subject: Re: Nonrandom Random Numbers?
  5. Message-ID: <dmurdoch.302.726896565@mast.queensu.ca>
  6. Lines: 35
  7. Sender: news@knot.ccs.queensu.ca (Netnews control)
  8. Organization: Queen's University
  9. References: <1993Jan12.140114.620@hnrc.tufts.edu> <dmurdoch.393.726873235@mast.queensu.ca> <dmurdoch.396.726875230@mast.queensu.ca> <1993Jan13.002020.10338@Princeton.EDU>
  10. Date: Wed, 13 Jan 1993 03:42:46 GMT
  11.  
  12. In article <1993Jan13.002020.10338@Princeton.EDU> rdnelson@phoenix.Princeton.EDU (Roger D. Nelson) writes:
  13. >>In article <dmurdoch.393.726873235@mast.queensu.ca> dmurdoch@mast.queensu.ca
  14. >(Duncan Murdoch) writes:
  15. >>>The paper is Ferrenberg, A. M., Landau, D.P., and Wong, Y.J. (1992), Monte 
  16. >>>Carlo simulations:  hidden errors from "good" random number generators,
  17. >>>Physical Review Letters 69 no. 23, 3382-3384.
  18. >>
  19. >>Oops, I forgot to mention:
  20. >>
  21. >>The authors did find that simple variations on the algorithms (e.g. only use 
  22. >>every 5th random number) gave acceptable results.
  23.  
  24. >I must be missing something, for _this_ result suggest high-frequency
  25. >autocorrelations that are eliminated by dumping the 2-4th elements.
  26.  
  27. I suspect something like this:  the Ising model simulations probably have a 
  28. very strong periodicity in how they use the random numbers.  That "strains" 
  29. the RNG at one particular frequency in its spectrum.  Something about the 
  30. Wolff algorithm is very sensitive to any deviation from the white spectrum 
  31. at that particular frequency.  The CONG generator just happened to do best 
  32. at that frequency; the others were off by a bit.  When the Wolff algorithm 
  33. amplified the problems, they showed up as errors in the mean in the 4th 
  34. or 5th decimal place.
  35.  
  36. The "every 5th" solution was presented as though it was one of many things 
  37. the authors tried (though I don't think they said this).  It may well just 
  38. be chance that using every 5th number happens to bring the right spectral 
  39. density to that critical spot.
  40.  
  41. I think they got the conclusions bang on:  you can't rely on standard tests 
  42. to validate a RNG when you're going to use it in ten million repeated 
  43. simulations.
  44.  
  45. Duncan Murdoch
  46. dmurdoch@mast.queensu.ca
  47.