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もう一度私はデザインレビューを行っていて、特定のシナリオの確率がプログラムに影響を与える「宇宙線のリスクよりも低い」という主張に遭遇しました。確率です。 「2 -128は340282366920938463463374607431768211456のうちの1 つなので、これらの計算が数十億分の1の係数でずれていても、ここでチャンスを利用することは正当化できると思います...私たちを台無しにすると私は信じています。」 このプログラマは正しいですか？宇宙線がコンピュータに当たり、プログラムの実行に影響を与える確率はどのくらいですか？

546 statistics  physics  probability  error-detection  risk-analysis 

文字列がPythonの別の文字列と類似している確率を取得するにはどうすればよいですか？ 0.9（90％を意味する）などの10進数値を取得したいのですが、できれば標準のPythonとライブラリを使用します。 例えば similar("Apple","Appel") #would have a high prob. similar("Apple","Mango") #would have a lower prob.

283 python  probability  similarity  metric 

これは、6月にさかのぼる以前の質問に関連しています。 Mathematicaでカスタム分布の期待値を計算する 私は@Sasha、過去1年間の多くの回答でによって議論された行に沿って2番目のカスタム分布を使用して定義されたカスタム混合分布を持っています。 分布を定義するコードは次のとおりです。 nDist /: CharacteristicFunction[nDist[a_, b_, m_, s_], t_] := (a b E^(I m t - (s^2 t^2)/2))/((I a + t) (-I b + t)); nDist /: PDF[nDist[a_, b_, m_, s_], x_] := (1/(2*(a + b)))*a* b*(E^(a*(m + (a*s^2)/2 - x))* Erfc[(m + a*s^2 - x)/(Sqrt[2]*s)] + E^(b*(-m …

238 plot  wolfram-mathematica  probability  calculus  mathematica-8 

半径Rの円内に一様にランダムな点を生成する必要があります。 間隔[0 ...2π）で均一にランダムな角度を選択し、間隔（0 ... R）で均一にランダムな半径を選択するだけで、中心に向かってより多くのポイントができ、半径の場合、小さい半径のポイントは、大きい半径のポイントよりも互いに近くなります。 私はここでこれに関するブログエントリを見つけましたが、彼の推論がわかりません。私はそれが正しいと思いますが、彼が（2 / R 2）× rをどこから得るか、そして彼が最終的な解をどのように導出するかを本当に理解したいと思います。 更新：この質問を投稿してから7年後も、平方根アルゴリズムの背後にある数学に関する実際の質問については、満足のいく答えが得られませんでした。それで私は自分で答えを書いて一日過ごしました。私の回答へのリンク。

212 math  random  geometry  probability 

2つのハッシュがH(A)ありH(B)、それらを結合したいとします。私は、2つのハッシュを組み合わせるための良い方法はXORそれらにあることを読んだ、例えばXOR( H(A), H(B) )。 私が見つけた最良の説明は、これらのハッシュ関数ガイドラインについてここで簡単に触れられています： ほぼランダムな分布で2つの数値をXORすると、ほぼランダムな分布*を持つ別の数値になりますが、これは2つの値に依存します。 ... *組み合わせる2つの数値の各ビットで、2つのビットが等しい場合は0が出力され、それ以外の場合は1が出力されます。つまり、組み合わせの50％では1が出力されます。したがって、2つの入力ビットがそれぞれ約50〜50の確率で0または1になる可能性がある場合、出力ビットも同様です。 XORが（ORやANDなどではなく）ハッシュ関数を組み合わせるためのデフォルトの演算である必要がある理由の直観や数学について説明できますか？

145 cryptography  bit-manipulation  hash  probability  xor 

編集：基本的に私が書こうとしているのはの1ビットのハッシュですdouble。 私はマッピングするdoubleにtrueまたはfalse50/50チャンスと。そのために、いくつかの乱数を選択するコードを書きました（例として、規則性のあるデータでこれを使用し、それでも50/50の結果を取得したい）、最後のビットをチェックし、y1であるかn、それが0。 ただし、このコードでは常に25％yと75％になりnます。なぜ50/50ではないのですか？そして、なぜこのように奇妙だが単純な（1/3）分布なのか？ public class DoubleToBoolean { @Test public void test() { int y = 0; int n = 0; Random r = new Random(); for (int i = 0; i < 1000000; i++) { double randomValue = r.nextDouble(); long lastBit = Double.doubleToLongBits(randomValue) & 1; if (lastBit == 1) { …

139 java  random  double  bit-manipulation  probability 

私がnサイドのロードされたサイコロを持っているとします。サイコロを振ったときに、各サイドkがp kになる確率があります。サイコロのランダムなロールを効率的にシミュレートできるように、この情報を静的に（つまり、確率の固定セットに対して）保存するための優れたアルゴリズムがあるかどうか知りたいです。 現在、私はこの問題のO（lg n）ソリューションを持っています。すべてのkの最初のk側の累積確率のテーブルを保存し、[0、1）の範囲でランダムな実数を生成し、テーブルに対してバイナリ検索を実行して、累積的な値は選択した値以下です。私はこのソリューションが好きですが、ランタイムが確率を考慮に入れていないのは奇妙に思えます。特に、片側が常に表示される、または値が均一に分布する極値の場合、素朴なアプローチを使用してO（1）のロールの結果を生成することが可能ですが、私の解決策はまだ多くのステップをとっています。 この問題をランタイムで何らかの形で「適応」させる方法でこの問題を解決する方法についての提案はありますか？ 編集：この質問への回答に基づいて、私はこの問題への多くのアプローチとその分析を説明する記事を書きました。エイリアスメソッドのVoseの実装は、サイコロごとにΘ（n）前処理時間とO（1）時間を与えるように見えます。これは本当に印象的です。うまくいけば、これは回答に含まれる情報への便利な追加です！

130 algorithm  language-agnostic  data-structures  random  probability 

衝突の可能性はわずかにあることはわかっていますが、たとえば1000のGUIDのバッチを生成した場合、それらをすべて一意であると想定して、それぞれのテストを保存しても安全でしょうか？ ボーナス質問 GUIDの一意性をテストする最適な方法は？ブルームフィルターかな？

123 math  unique  guid  probability  collision 

Pythonで平均、stdが与えられた場合、正規分布で確率を計算する方法は？この質問のOPのように、定義に従って自分の関数をいつでも明示的にコーディングできます。Pythonでの分布における確率変数の確率の計算 ライブラリ関数呼び出しがあるかどうか疑問に思うだけで、これを行うことができます。私の想像では、これは次のようになります。 nd = NormalDistribution(mu=100, std=12) p = nd.prob(98) Perlにも同様の質問があります。Perlの正規分布が与えられた時点での確率を​​計算するにはどうすればよいですか？。しかし、Pythonでは見当たりませんでした。 Numpyrandom.normal機能はありますが、サンプリングのようなもので、私が欲しいものとは限りません。

91 python  statistics  scipy  probability