wirklich random?

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mzh
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wirklich random?

Beitragvon mzh » Sonntag 29. März 2009, 15:40

Hallo zusammen

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randList = []
    for i in range(10):
        randList.append(random.randint(0, 10))
    print(randList)


ergibt:

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[0, 2, 9, 9, 2, 9, 9, 8, 2, 6]
.
Ich mein, könnte schon ein bisschen mehr verschiedene Zahlen geben nicht? Z.B. mag ich auch 5 oder 4. Kommt mir das nur so vor, oder sind die Zahlen, die so erzeugt werden nicht wirklich gleichverteilt?
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EyDu
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Beitragvon EyDu » Sonntag 29. März 2009, 15:51

Doch, die Zahlen sind in etwa gleichverteilt, Menschen haben nur typischerweise Probleme sich diese vorzustellen. Wenn Zahlen gehäuft vorkommen, werden diese als Muster erkannt, obwohl dies nicht der Fall ist. Mehrfach vorkommende Zahlen sind allerdings nichts außergewöhnliches. Machst du eine größere Stichprobe, oder viele kleine, dann gleicht sich diese gefühlte Unregelmäßigkeit aus.
Das Leben ist wie ein Tennisball.
Darii
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Beitragvon Darii » Sonntag 29. März 2009, 15:54

Mach mal eine größere Stichprobe. Zufällig heißt eben gerade auch, dass du bei einer kleineren Stichproben Ergebnisse bekommst die stark von einer Gleichverteilung abweichen.
rayo
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Beitragvon rayo » Sonntag 29. März 2009, 15:59

Code: Alles auswählen

In [1]: import random

In [2]: from collections import defaultdict

In [3]: data = defaultdict(int)

In [4]: for x in xrange(100000):
   ...:     data[random.randint(0,10)] += 1

In [5]: data
Out[5]: defaultdict(<type 'int'>, {0: 9042, 1: 9121, 2: 9118, 3: 9209, 4: 9152,
5: 9080, 6: 8998, 7: 9139, 8: 9005, 9: 9091, 10: 9045})


Also ich finde es sehr gut Verteilt :)

Gruss
Nocta
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Beitragvon Nocta » Sonntag 29. März 2009, 16:29

Joa, da gilt das http://de.wikipedia.org/wiki/Gesetz_der ... Fen_Zahlen ;)
Bei rayo sind es eben sehr viele Zahlen.

Wenn man das ganze nur mit 10 Zahlen machen würde, könnte das Ergebnis theoretisch auch

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In [5]: data
Out[5]: defaultdict(<type 'int'>, {3: 9, 4: 1})
lauten.
Natürlich könnte man auch bei einer Millionen Zahlen eine starke Gewichtung zu einer einzelnen Zahl hin haben, aber das ist sehr unwahrscheinlich.

Bei Zufallsalgorithmen habe ich bisher eh immer ziemlich gleichmäßige Ergebnisse gesehn, vielleicht lassen die gar keine allzu große Abweichungen zu :p
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pyFan
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Beitragvon pyFan » Montag 30. März 2009, 20:41

Hallo!

Man kann sich natürlich auch bei

www.random.org "echten" Zufall besorgen.
Dieser wird aus athmosphärischen Rauschen extrahiert.
Nicht diese häßlichen Pseudozufallszahlengeneratoren...

ungetestet:
http://www.derkeiler.com/Newsgroups/sci ... 15862.html


Gruss

pyFan
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numerix
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Beitragvon numerix » Montag 30. März 2009, 20:47



und der Typ, der das verzapft hat, nennt sich auch noch "rossum" ... :lol:
Pekh
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Beitragvon Pekh » Montag 30. März 2009, 20:48

Irgendwann ... Irgendwann werden die Menschen in der Lage sein, auch atmosphärisches Rauschen zu "berechnen"/vorherzusagen. Und dann ists mit "True Randomness" auch nicht mehr weit her :wink:
lunar

Beitragvon lunar » Montag 30. März 2009, 20:56

pyFan hat geschrieben:Man kann sich natürlich auch bei www.random.org "echten" Zufall besorgen.

os.urandom und random.SystemRandom liegen näher, erfordern keine Netzwerkverbindung und erzeugen zumindest bei jedem modernen Linux- und Windowssystem Zufallszahlen, die jedem Anspruch genügen. Unter Linux lässt sich zudem immer noch "/dev/random" direkt öffnen, falls echte Zufallszahlen benötigt werden (was aber eigentlich nie der Fall ist).

Für kryptographische Zwecke lassen sich Zahlen, die über ein ungesichertes Netz laufen, eh nicht verwenden.

Nicht diese häßlichen Pseudozufallszahlengeneratoren...

Was ist denn an Pseudozufallsgeneratoren hässlich?
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pyFan
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Beitragvon pyFan » Montag 30. März 2009, 21:19

Hallo!

@Lunar:
Bitte nicht so ernst nehmen.
Klar haben die systemeigenen Generatoren riesige Perioden und sind
viel schneller. Nicht umsonst habe ich "echten" in Anführungszeichen
gesetzt. Es gibt kaum einen Unterschied zwischen "Pseudo"
und "echt".

Interessant fand ich diesen Artikel, der zeigt, wie man schlechte
Pseudozufallszahlengeneratoren entlarven kann:
http://www.heise.de/security/Verschusse ... kel/103093

Gruss

pyFan
problembär

Beitragvon problembär » Montag 30. März 2009, 22:10

Subjektiv finde ich's immer noch etwas zufälliger, wenn ich vorher nochmal

Code: Alles auswählen

random.seed()

mache ...

Gruß
lunar

Beitragvon lunar » Montag 30. März 2009, 22:44

pyFan, entschuldige, da hab ich wohl ein bisschen was falsch verstanden ;)

pyFan hat geschrieben:Klar haben die systemeigenen Generatoren riesige Perioden und sind viel schneller.

Echte Zufallszahlen haben keine Periode. :)

@problembär
Subjektiv mag ja sein, objektiv gesehen ist das völlig überflüssig, da random.seed() beim Import des Moduls bereits aufgerufen wird. ".seed()" ist nur dann sinnvoll, wenn man eigene Exemplare der Zufallsklassen erzeugt.
Darii
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Beitragvon Darii » Montag 30. März 2009, 23:36

lunar hat geschrieben:Subjektiv mag ja sein, objektiv gesehen ist das völlig überflüssig, da random.seed() beim Import des Moduls bereits aufgerufen wird. ".seed()" ist nur dann sinnvoll, wenn man eigene Exemplare der Zufallsklassen erzeugt.
Und gefährlich ist es auch noch, wenn man zu oft seeded. Dann sind die Zahlen im schlimmsten Fall korreliert.

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