Maths inconscient Générateurs de nombres aléatoires, Distributions de probabilité, Combinatoriques et statistiques pour Java.
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La bibliothèque Source Open Source de Maths Inclotion est conçue pour fournir cinq générateurs de numérateurs de pseudo-performance hautes performances, statistiquement sonores et faciles à utiliser (RNG). Ceux-ci sont: Mersennetwisterrng · Un port Java de la RNG de Mersenne rapide et fiable Développée à l'origine par Makoto Matsumoto et Takuji Nishimura. Il est plus rapide que Java.Util.Random, n'a pas les mêmes défauts statistiques que celui de la RNG et a également une longue période (219937). La Mersenne Twister est un excellent objectif général rng. Xorshiftrng · Une mise en uvre Java du PRNT très rapide décrit par George Marsaglia. Il a une période d'environ 2160, qui bien que beaucoup plus courte que celle de Mersenne Twister, est toujours significativement plus longue que celle de Java.Util.Random. C'est le RNG à utiliser lorsque la performance est la principale préoccupation. Cela peut être jusqu'à deux fois plus vite que la Twister Mersenne. Cmwc4096rng · Une mise en oeuvre Java d'un RNG complémentaire-multiplier-avec-port (CMWC) comme décrit par George Marsaglia. Il a une période extrêmement longue (2131104) et des performances comparables à la Twister Mersenne (bien que la Mersenne Twister présente l'avantage de ne nécessiter que 16 octets de données de semences plutôt que des 16 kilo-octets requis par le CMWC RNG). Aescounterrng · Il s'agit d'un RNG cryptographiquement-fort1 non linéaire qui est environ 10 fois plus rapide que Java.Security.sEfurerandAndom. Engineering inverse L'état du générateur des observations de sa sortie impliquerait de la fissuration du chiffrement de bloc AES. Cellularautomatonrng · Un port Java de l'automate Cellular Automaton rapide de Tony Pasqualoni. Il utilise un automate de 256 cellules pour générer des valeurs aléatoires.

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