- 主题:人脑想出的随机数是真随机数吗?
就是各种角度去检测是不是符合某个预设的统计分布的零检验啊。2^32只是其中某个维度而已,你得在所有维度通过统计检验,才能确认是一个随机分布。随机分布也有多种,比如如果非01的,那你可以是高斯分布,也可以是均一分布等等。
【 在 laofu 的大作中提到: 】
: 你有没有想过,如果你面对这么一个序列,应该先考虑序列的分布不是均匀分布?
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随机是指b的发生概率不受任何函数影响。如果b的概率是某个f(x)的函数,那么b显然不是随机。
数学上就是说E(b)在given任何条件下都相等。
一个随机数,就是你无法用任何手段,去获得使你猜中他的概率大于他本身的期望概率。
【 在 laofu 的大作中提到: 】
: 你的随机是怎么定义的?我来检验一下:
: 某个实验a,结果为0或1,概率分别是 0.5 和 0.5;
: 1、做完实验a后马上做实验b,发现如果a的结果是1,则 b 的结果有0.9的可能是1、0.1的可能是0;否则有0.5的可能是1、0.5的可能是0;请问b的结果是“随机”的吗?
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一堆堆论证某个分布或者序列是不是随机的都是这么个方法好不好。
对一个好的伪随机数生成器的要求也是按这个要求设计的。
你的定义是,只要结果不是确定的都叫随机?
【 在 laofu 的大作中提到: 】
: 那得嘞,你的随机不是数学上的随机,大家定义不一样。
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按你这个逻辑统计学里面几章关于随机分析的书可以全砍了。
包括一堆检验啥序列是随机序列,啥序列不是。以及怎么构建伪随机生成器生产随机序列的。随便写一万个1,写一个零就是个随机数生成器了。
【 在 zxf 的大作中提到: 】
: 对。随机性==不确定性
: 随机和等概是两个概念,随机的未必等概,等概的未必随机。
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不消计算机科学,任何一个涉及处理不确定性的学科都会涉及到判断一个序列是否随机的统计检验。
只要不是确定的就是随机这种概念,你到说说哪个学科会这样用。这种定义下面所有东西除了完全确定的都是随机的,这种定义的随机有屁的用途。
【 在 blueboats 的大作中提到: 】
: 在不同的场景下“随机”这个词的含义不同而已。
: 计算机科学里的随机和数学里的随机的含义并不完全相等。
: 按你这个逻辑统计学里面几章关于随机分析的书可以全砍了。
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从数学角度上,从来不会去讨论某个“不能确定的序列”这个概念。
都是某个给定的序列,分析他的性质。
【 在 blueboats 的大作中提到: 】
: 数学上的“随机”就是一个和“确定”相对的概念啊,不然呢?
: 一个不能确定的序列不叫随机序列你在数学上打算叫他什么?
: 随机检测其实是要先默认一个预期的概率分布,然后再去检测的。
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有人做过相应研究发过论文的的,你自己也可以试试,监测长度到3就已经没几个人能写出8个子序列出现概率均等的序列了。有一门叫行为金融学的学科专门研究类似问题。人的行为在统计意义上,是完全可以预测的。
你可以自己在键盘上随便敲敲,只要你不是不停的在统计着对比着写,写到500个长度的时候,你随便统计一下,能均等才见鬼了。
【 在 StephenLee 的大作中提到: 】
: 知道之前哪里有问题来找补了?我反对的就是你举例,统计长度4的子序列,就觉得可以排除手写序列了。你不检测到足够长,怎么有信心断言的
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你可以这么理解,如果是1:1对赌,某个策略是否能让你稳定赚钱,如果可以的话,就是你有了预测能力。
【 在 dpblue 的大作中提到: 】
: 如何定义“机器可以预测”?
: 举个简单的例子,让机器预测我选择硬币正面或反面
: 我的一个习惯是连续选择5次正面以后就很想选反面,经过长时间学习,机器学习到了我的这个习惯,所以机器加了这条规则:if head_times>5 then tail=true
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也是有预测能力的,你反过来押就行,只要稳定就好。
【 在 zxf 的大作中提到: 】
: 如果是稳定赔钱呢?
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前提扣除手续费,公平赌局。
赌场又不是公平赌局,基本就是赚那么一点相当于手续费的东西。比如豹子通吃可以理解为手续费。
【 在 zxf 的大作中提到: 】
: 错,赌场基本所有项目都是用户稳定输钱的,难道这些项目可预测?
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