JPH11249872A - Method for generating random number and its system - Google Patents

Method for generating random number and its system

Info

Publication number
JPH11249872A
JPH11249872A JP10064334A JP6433498A JPH11249872A JP H11249872 A JPH11249872 A JP H11249872A JP 10064334 A JP10064334 A JP 10064334A JP 6433498 A JP6433498 A JP 6433498A JP H11249872 A JPH11249872 A JP H11249872A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
data
random number
computers
sequence
computer
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP10064334A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Katsutsuna Kubo
克維 久保
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
NEC Corp
Original Assignee
NEC Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by NEC Corp filed Critical NEC Corp
Priority to JP10064334A priority Critical patent/JPH11249872A/en
Publication of JPH11249872A publication Critical patent/JPH11249872A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To generate random numbers without periodicity and regularity at a high speed without requiring a physical trial by receiving a data piece to be a base for generating the random numbers from a data source consisting of multiple computers, executing a prescribed data processing based on the data piece and generating the random numbers. SOLUTION: A data source 1 being a system constituted of a computer 11 or multiple computers connected by a communication network 12 supplies a data piece to be a base for generating random numbers. A system 2 for generating the random numbers is provided with a receiving device 21 for fetching the data piece from the data source 1, an arithmetic processor 22 for generating the random numbers to be a target by executing a fixed data processing based on the fetched data piece and a storage device 23 for storing the obtained random numbers. Then, proper data is taken-out from the data source 1 being a huge information system and fetched data is worked and processed in the arithmetic processor 22 so that the random numbers without the occurrence of periodicity is generated.

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は乱数発生方法に関
し、特に周期性および規則性を持たない乱数列を発生す
る乱数発生方法及びシステムに関する。
The present invention relates to a random number generating method, and more particularly to a random number generating method and system for generating a random number sequence having no periodicity and regularity.

【0002】[0002]

【従来の技術】従来、乱数を発生させるための数値計算
的な方法として、たとえば線形合同法のような漸化式を
利用して擬似乱数を求める方法が数多く提案されてい
る。これらの方法にもとづいた乱数の生成は、計算機の
利用によって高速に行うことが可能である。
2. Description of the Related Art Conventionally, as a numerical calculation method for generating a random number, many methods for obtaining a pseudo random number using a recurrence formula such as a linear congruential method have been proposed. Generation of random numbers based on these methods can be performed at high speed by using a computer.

【0003】[0003]

【発明が解決しようとする課題】しかし、これらの方法
によって得られる擬似乱数の短所としては、周期性を有
する、及び、線形合同法の場合には多次元疎結晶構造と
いう規則性が現れるなどの性質が挙げられる。
However, the disadvantages of the pseudo-random numbers obtained by these methods are that they have periodicity, and in the case of the linear congruential method, the regularity of a multidimensional sparse crystal structure appears. Properties.

【0004】他方、周期性を有しない有限ビット数の擬
似乱数を発生する方法として、古くから使用されている
のは、硬貨やサイコロなどを手段として用いて、2ビッ
ト、6ビットなどの乱数を発生させるものである。これ
らの方法は、力学的な運動原理を応用したものである。
On the other hand, as a method of generating a pseudo-random number having a finite number of bits having no periodicity, a method that has been used for a long time is to use a coin or dice as a means to generate a 2-bit or 6-bit random number. To be generated. These methods apply the principle of mechanical motion.

【0005】すなわち、運動エネルギーを与えられた物
体は物理的運動を行う過程で摩擦力や空気抵抗力などの
作用により運動エネルギーを次第に失い、やがて静止す
るというという性質、また個々の試行には厳密な再現性
がなく偶発的であるという性質を用いている。
That is, an object given kinetic energy gradually loses kinetic energy due to the action of frictional force and aerodynamic force in the process of performing physical movement, and eventually comes to rest. It uses the property of being accidental without reproducibility.

【0006】なお、これらの方法では、以下の2つの性
質が成立することが前提とされる。
In these methods, it is assumed that the following two properties hold.

【0007】1.各試行の結果が、有限個の自由度(事
象の数)によって規定される。たとえば静止時の状態と
して、硬貨の場合では、表、裏いずれかの面が必ず上を
向き、サイコロの場合では、1から6までの数字が書か
れた6つの面のうちのどれか一つの面が必ず上を向く、
ということである。
[0007] 1. The result of each trial is defined by a finite number of degrees of freedom (number of events). For example, as a stationary state, in the case of a coin, either the front or the back side always faces upward, and in the case of a dice, any one of six sides in which the numbers from 1 to 6 are written The face always faces up,
That's what it means.

【0008】2.上記1.で起こるとされている各事象
の出現が同様に確からしく期待される。
[0008] 2. The above 1. The occurrence of each event allegedly occurring in is also expected with certainty.

【0009】このような力学的な運動を利用した乱数の
発生方法では、一回ずつの試行に時間を要し、大量の乱
数を高速に生成するのには不向きであるという、短所を
もつ。
The method of generating random numbers using such a dynamic motion has the disadvantage that it takes time for each trial, and is not suitable for generating a large number of random numbers at high speed.

【0010】したがって、本発明は、上記問題点に鑑み
てなされたものであって、その目的は、周期性及び規則
性を持たない乱数を物理的試行を不要として高速に生成
する乱数発生方法及びシステムを提供することにある。
Accordingly, the present invention has been made in view of the above problems, and has as its object to provide a random number generation method for generating random numbers having no periodicity and regularity at high speed without the need for physical trials. It is to provide a system.

【0011】なお、以下に説明する本発明に関連する刊
行物として、例えば特開昭62−406148号公報に
は、バスライン上で交信される不特定データから乱数を
発生させる乱数発生回路が開示されており、また特開平
7−36672号公報には、複数のシフトレジスタを用
いて乱数を発生する乱数発生器の構成が開示されてい
る。
As a publication related to the present invention described below, for example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 62-406148 discloses a random number generating circuit for generating a random number from unspecified data communicated on a bus line. Japanese Patent Laid-Open No. 7-36672 discloses a configuration of a random number generator that generates a random number using a plurality of shift registers.

【0012】[0012]

【課題を解決するための手段】前記目的を達成する本発
明は、計算機もしくは通信網で相互接続された多数の計
算機から構成される系からなるデータ源において乱数を
作成するもとになるデータ断片を受け取り、取り込んだ
データ断片をもとに所定のデータ処理を実行して目的と
する乱数を発生するものである。
According to the present invention, there is provided a data fragment for generating a random number in a data source comprising a computer or a system comprising a number of computers interconnected by a communication network. And performs predetermined data processing based on the fetched data fragments to generate a desired random number.

【0013】[0013]

【発明の実施の形態】本発明の好ましい実施の形態につ
いて説明する。本発明は、通信網、すなわち計算機や端
末を回線によって接続した大規模な系を用いて周期性を
有しない乱数を高速に発生するものである。より詳細に
は、本発明の乱数発生方法は、その好ましい実施の形態
において、計算機や通信網で接続された多数の計算機か
ら構成される系(集合体)において処理される様々なデ
ータの断片に内在する不確からしさを利用し、これらデ
ータ断片を基にして、数値的なデータを得ることによ
り、周期性が認められない擬似乱数を高速に発生する。
DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS A preferred embodiment of the present invention will be described. The present invention is to generate random numbers having no periodicity at high speed using a communication network, that is, a large-scale system in which computers and terminals are connected by lines. More specifically, the random number generation method of the present invention, in a preferred embodiment thereof, converts various data fragments processed in a system (aggregate) composed of computers and a large number of computers connected by a communication network. By utilizing the inherent uncertainty and obtaining numerical data based on these data fragments, pseudorandom numbers with no periodicity are generated at high speed.

【0014】本発明の乱数発生方法は、その好ましい実
施の形態において、図1を参照すると、計算機、あるい
は通信網で接続された多数の計算機から構成される系で
あるデータ源1は、乱数を作成するもとになるデータ断
片を供給する。乱数を生成するシステム2は、データ源
1からデータ断片を取り込む受信装置21と、取り込ん
だデータ断片をもとに一定のデータ処理を実行すること
によって目的とする乱数を発生する演算処理装置22
と、得られた乱数を記憶する記憶装置23と、を備えて
構成される。
In a preferred embodiment of the random number generating method of the present invention, referring to FIG. 1, a data source 1 which is a computer or a system composed of a large number of computers connected by a communication network, Supply the data fragment from which to create. The system 2 for generating random numbers includes a receiving device 21 for capturing a data fragment from the data source 1 and an arithmetic processing device 22 for generating a desired random number by executing a predetermined data process based on the captured data fragment.
And a storage device 23 for storing the obtained random numbers.

【0015】たとえば、データ源1が通信網12で接続
されている計算機11から構成されており、その中にメ
ールサーバとして運用されている計算機が非常に多く含
まれており、相互間でのメール送信が可能であるものと
する。
For example, the data source 1 is composed of computers 11 connected by a communication network 12, and includes a large number of computers operating as mail servers. It is assumed that transmission is possible.

【0016】一定の時間間隔毎に各メールサーバから送
信されたメールのデータ量の合計をバイトなどの情報量
単位で監視し、その量が偶数であれば0、奇数であれば
1を対応させ、その値を、受信装置21に送信する。こ
うして、各メールサーバから受信装置21に対して一定
の時間間隔毎に一つの0又は1値のデータが送信され、
受信装置21では、受信された順に、0−1値のデータ
を受け取り、データ列が生成される。
The total data amount of mail transmitted from each mail server is monitored at regular time intervals in units of information such as bytes. If the amount is even, 0 is corresponded, and if the amount is odd, 1 is corresponded. , To the receiving device 21. Thus, one 0 or 1 value data is transmitted from each mail server to the receiving device 21 at regular time intervals,
The receiving device 21 receives 0-1 value data in the order of reception, and generates a data string.

【0017】一つのメールサーバから送信されるデータ
系列自体には乱雑さがあり、さらにそれぞれのメールサ
ーバから送信されたデータが受信装置21に到着する順
番も通信負荷の変動によってでたらめなものとなる。
The data sequence transmitted from one mail server itself has disorder, and the order in which the data transmitted from each mail server arrives at the receiving device 21 becomes random due to the fluctuation of the communication load. .

【0018】また、こうして受信装置21において生成
される0−1値データ列の中の0と1の出現回数の割合
や、ばらつきに見られる偏りは、データ源1として十分
に規模が大きく、夥しい台数のメールサーバを含む系を
考えた場合、作為的でないものとみなすことができる。
これにより、周期性の現れない2ビット値の一様乱数列
を構成することが可能となる。
Further, the ratio of the number of appearances of 0 and 1 in the 0-1 value data string generated in the receiving apparatus 21 and the bias seen in the variation are sufficiently large as the data source 1 and are numerous. When considering a system including a number of mail servers, it can be regarded as non-artificial.
This makes it possible to form a uniform 2-bit random number sequence that does not show periodicity.

【0019】この例のように、巨大な情報系としてのデ
ータ源1から適当なデータを取り出すことにより、また
以下に実施例として説明するように、さらに必要に応じ
て取り出したデータを演算処理装置22において加工処
理することにより、乱数を発生することができる。
As in this example, by extracting appropriate data from the data source 1 as a huge information system, and as will be described below as an embodiment, the extracted data is further processed as needed by an arithmetic processing unit. By performing the processing at 22, a random number can be generated.

【0020】[0020]

【実施例】上記した本発明の実施の形態について更に詳
細に説明すべく本発明の実施例について図面を参照して
以下に説明する。
BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of the present invention;

【0021】[実施例1]本実施例では、通信回線を介
して接続された計算機と端末とから構成される規模の大
きな集合体(系)を考える。系として、図2(A)に示
すように、複数の計算機P1〜Pnから成るデータ源1
と、データ源1の各計算機P1〜Pnと接続された乱数
生成システム2からなる構成、あるいは図2(B)に示
すように、複数の端末Pi(i=1,2,…)と接続さ
れた計算機Cj(j=1,2,…)のそれぞれが、通信
回線を経由して接続された集合体を系として考えること
ができる。図2(B)の形態を持つ、大規模な系として
は、インターネットが典型例として挙げられる。この場
合、既設のシステムがそのまま利用され、且つ、インタ
ーネットに接続する計算機は世界中にわたり膨大である
ため乱数生成用のデータ源として好適である。
[Embodiment 1] In this embodiment, a large-scale aggregate (system) composed of a computer and terminals connected via a communication line is considered. As a system, as shown in FIG. 2A, a data source 1 including a plurality of computers P1 to Pn
And a configuration including a random number generation system 2 connected to each of the computers P1 to Pn of the data source 1, or a plurality of terminals Pi (i = 1, 2,...) As shown in FIG. Each of the computers Cj (j = 1, 2,...) Can be considered as a system connected to each other via a communication line. As a large-scale system having the form shown in FIG. 2B, the Internet is a typical example. In this case, since the existing system is used as it is, and the number of computers connected to the Internet is enormous throughout the world, it is suitable as a data source for generating random numbers.

【0022】本発明の一実施例の動作について説明す
る。各計算機上で作為にもとづいていないと考えられ
る、時間的に変動する、系の(一部分の)動作状況に関
する状態変数関数を適当な方法で構成する。
The operation of one embodiment of the present invention will be described. On each computer, a state variable function relating to (part of) the operating state of the system, which is considered to be not based on the operation, is constructed in an appropriate manner.

【0023】本発明の一実施例において、状態変数関数
の例として、各端末から一つの計算機に転送されるメッ
セージの文字長の総和を単位時間ごとに累計した集計値
を用いる。
In one embodiment of the present invention, as an example of the state variable function, a total value obtained by accumulating the sum of the character lengths of the messages transferred from each terminal to one computer per unit time is used.

【0024】各計算機から得られるこれらの値を、乱数
生成システム2の受信装置21(図1参照)に順に転送
する。
These values obtained from each computer are sequentially transferred to the receiving device 21 of the random number generation system 2 (see FIG. 1).

【0025】こうして送られるデータは発信時刻に関し
ては、データの発信順に発信源である計算機を並べると
周期列となる。しかし受信時刻に関しては、転送時間の
ばらつきのためデータの受信順に送信源である計算機を
並べても、このような規則性は一般に表われない。
The data transmitted in this manner becomes a periodic sequence when the computers which are the transmission sources are arranged in the data transmission order in terms of the transmission time. However, regarding the reception time, such a regularity is not generally exhibited even if the computers as transmission sources are arranged in the order of data reception due to variation in transfer time.

【0026】もっとも、系の規模が小さくメッセージの
文字数を集計する単位時間の幅にくらべて演算処理装置
に送られるデータ数が少なく、各計算機から演算処理装
置への集計データの転送にかかる時間の個々の計算機間
の偏りや転送のたび毎の変動が無視できる程度に小さけ
れば集計データの着信順にある程度規則性が出てくる可
能性があるが、たとえばWWW(ワールドワイドウエッ
ブ)上の数多くのサーバを対象として、それらからデー
タの提供を受けるというような、十分に大きな系を考え
れば、データの着信順はランダムであるとみなせる。
However, the number of data sent to the arithmetic processing unit is smaller than the unit time for counting the number of characters of a message because the scale of the system is small, and the time required to transfer the total data from each computer to the arithmetic processing unit is small. If the bias between individual computers and the fluctuations of each transfer are small enough to be ignored, there is a possibility that some degree of regularity will appear in the order in which the aggregated data arrives. For example, many servers on the WWW (World Wide Web) Considering a sufficiently large system, such as receiving data from them, the order in which data arrives can be considered to be random.

【0027】こうして無秩序な順序で集められた数値デ
ータ列の各要素に対して、その値が奇数であれば0を、
偶数であれば1を返す処理を演算処理装置22において
行う。以上の方法により、2ビットの乱数列を発生する
ことができる。
For each element of the numerical data sequence collected in random order in this way, if the value is odd, 0 is set,
If it is an even number, processing for returning 1 is performed in the arithmetic processing unit 22. With the above method, a 2-bit random number sequence can be generated.

【0028】また、図3に示すように、演算処理装置2
2において受信装置21(図1参照)に送り込まれた各
データを2進整数表現したものを受信順につなげてでき
る列をL(L>2)個ごとに区切り(図3ではL=
7)、2進小数を求める処理を行うことで、0.0〜
1.0区間の実数乱数を配列として発生することができ
る。
Further, as shown in FIG.
In FIG. 3, the data sent to the receiving device 21 (see FIG. 1) is represented by a binary integer, and a sequence formed by connecting the data in the receiving order is divided into L (L> 2) columns (in FIG. 3, L = 2).
7) By performing a process of obtaining a binary decimal, 0.0 to
It is possible to generate a real random number of 1.0 section as an array.

【0029】ただし、ここで、データを2進整数表現す
る際、最上位の桁が必ず1になり、0と1の出現期待頻
度が等しくならなくなる(1の方が出現頻度が高くな
る)ことを避けるために、桁数は表現可能な最小の偶数
もしくは奇数の桁数になるように、必要に応じて、0を
補うことにより統一する。図3では偶数桁に統一されて
いる。
However, when the data is expressed as a binary integer, the most significant digit is always 1, and the expected appearance frequencies of 0 and 1 are not equal (the appearance frequency of 1 is higher). In order to avoid this, the number of digits is unified by supplementing 0 as necessary so as to be the smallest representable even or odd number of digits. In FIG. 3, the numbers are unified to even-numbered digits.

【0030】[実施例2]本発明の他の実施例として、
乱数を発生させるために利用する系の状態変数関数の別
の例について説明する。
Embodiment 2 As another embodiment of the present invention,
Another example of the state variable function of the system used to generate random numbers will be described.

【0031】本実施例では、UNIXをOS(オペレー
ティングシステム)としたマルチユーザ環境を仮定す
る。「who」コマンドの実行結果として表示されるロ
グイン中のユーザの数が奇数である場合は値0、偶数で
ある場合は値1をとる、各時刻に対して定義される関数
を考える。さらに適当にサンプリングされた時刻値の系
列、 t0、t1、t2、....を選択し、これらの
時刻において求められた該状態変数関数の値からなる数
列を用いるものとする。サンプリングする時刻値の系列
としては、たとえば擬似乱数を用いて作成する、一定の
時間間隔を持つ時刻の列をとる、といった方法が用いら
れる。
In this embodiment, a multi-user environment in which UNIX is an OS (operating system) is assumed. Consider a function defined for each time, which takes the value 0 when the number of logged-in users displayed as the execution result of the “who” command is odd and takes the value 1 when it is even. Further, a sequence of appropriately sampled time values, t0, t1, t2,. . . . Is selected, and a sequence of values of the state variable function obtained at these times is used. As a sequence of time values to be sampled, for example, a method of using pseudorandom numbers or taking a sequence of times having a certain time interval is used.

【0032】ただし、上記した状態変数関数を採用する
場合には、ある特定の(1日のうちの)時間帯でのログ
インしているユーザ数が通常決まっていることが既知で
ある場合には、その時間帯と、それ以外の時間帯との区
別なしに、時刻値のサンプリングを行うと、該時間帯に
採取されるデータ値が確率的に偏って出現することにな
る。これを避けるために、その時間帯を除いて時刻値の
サンプリングする方がよい。すなわち、一つの計算機上
の該状態変数関数から生成される該数列が経験的に明ら
かな相関性を持つ可能性をなるべく排除する措置を施し
ておくことが好ましい。
However, when the above-mentioned state variable function is adopted, if it is known that the number of logged-in users in a specific time zone (of a day) is normally determined, If the time value is sampled without distinction between the time zone and the other time zones, the data value collected in the time zone will appear stochastically. In order to avoid this, it is better to sample the time value except for the time zone. That is, it is preferable to take measures to minimize the possibility that the sequence generated from the state variable function on one computer has an empirically clear correlation.

【0033】このようにして、各計算機は自身が生成さ
れた数列データを、任意の長さずつ、あらかじめ用意さ
れている集計用処理装置(図1の乱数作成システム2に
対応)に送信する。
In this way, each computer transmits the sequence data generated by itself to the totaling processing device (corresponding to the random number generation system 2 in FIG. 1) prepared in advance by an arbitrary length.

【0034】集計用処理装置では、送信されてきたデー
タを適当な順序で読み込み、一次元データ列として並べ
る。こうして擬似乱数列を発生することができる。ただ
しデータを読み込む際には、以下の制約を設ける。
The tallying processor reads the transmitted data in an appropriate order and arranges it as a one-dimensional data string. Thus, a pseudo-random number sequence can be generated. However, the following restrictions are set when reading data.

【0035】一つの送信元から連続して受け取ることの
できるデータ量もしくは接続時間に上限値を設定し、そ
の上限値に達したら現在のデータ送信元からのデータ受
け取りを途中で打ち切り、別の送信元からのデータ読み
込みを再び開始する。この処理を繰り返す。
An upper limit is set for the amount of data or connection time that can be continuously received from one transmission source. When the upper limit is reached, data reception from the current data transmission source is interrupted and another transmission is performed. Start reading the original data again. This process is repeated.

【0036】読み込むデータの受信先の決定順序につい
ては、意図的な管理は行わず、通信網上の送受信のタイ
ミングから偶発的に決定される順序に従うものとする。
ただし、この場合、特定の計算機と接続する確率が通信
網的な要因からとくに高くなるようなことがないことが
前提となる。これにより、各計算機からのデータへのア
クセス順序に見られる相関性が十分無視できることにな
る。
The order of determining the receiving destination of the data to be read is not intentionally managed, but follows the order that is accidentally determined from the timing of transmission and reception on the communication network.
However, in this case, it is assumed that the probability of connection with a specific computer does not particularly increase due to a communication network factor. As a result, the correlation observed in the order of access to data from each computer can be sufficiently ignored.

【0037】すなわち、通信網上に接続された計算機の
総数をNとし、それらに1からNまでの認識番号を付け
て区別するものとして、集計用処理装置が読み込むデー
タの順にしたがって対応する計算機の認識番号を並べた
無限数列M(1)、M(2)、....がほぼ一様分布
しているとみなすことができる。
That is, assuming that the total number of computers connected on the communication network is N, and they are given identification numbers from 1 to N to distinguish them, the corresponding An infinite sequence M (1), M (2),. . . . Can be regarded as being substantially uniformly distributed.

【0038】このような手法により、集計処理装置上に
生成される0−1値データ列は、その一部分を構成して
いる、特定の計算機から送られてくるデータ列自体を単
独で見たときに不一様性が見られるとしても、集計後の
無限長のデータ列としては、その影響が無視できる。
The 0-1 value data sequence generated on the tabulation processing apparatus by such a method is a part of the data sequence sent from a specific computer when viewed alone. However, even if non-uniformity is seen in the data sequence, the effect is negligible as a data string of infinite length after aggregation.

【0039】通信網により接続された計算機からなる集
合体の規模Nが大きいほどこの傾向は強く、一様乱数と
しての信頼度は高くなる。
This tendency increases as the size N of the aggregate of computers connected by the communication network increases, and the reliability as a uniform random number increases.

【0040】このように複数の計算機から得られるデー
タ列の集計を行えば、特定の計算機からこのような手法
により生成される0−1値データ列は、人為的な予測が
不能な、各計算機上の動作状態の無秩序性や通信網上の
通信の無秩序性を利用したものである。それゆえ数値的
手法から生成される擬似乱数とは違って漸化式を仮定し
ないため、規則性や周期性を有しない。
By summarizing the data strings obtained from a plurality of computers in this way, the 0-1 value data string generated by a specific computer by such a method can be used for each computer which cannot be artificially predicted. It utilizes the above disorder of the operating state and the disorder of the communication on the communication network. Therefore, unlike a pseudorandom number generated from a numerical method, it does not assume a recurrence formula, and thus has no regularity or periodicity.

【0041】[実施例3]乱数を発生するためのさらに
別の実施例として、上記実施例2で定義された数列M
(1)、M(2)、....をそれ自体、N値の擬似乱
数列とみなして利用することが考えられる。ただし、こ
の数列の乱数としての信頼性を保証するためには,条件
(2)で仮定される通信網上のデータ通信のタイミング
の一様性が保たれなければならないが、系の規模が十分
に大きく、集計処理装置へのデータ転送時間がばらつい
ていれば、この条件は満たされると考えられる。
[Embodiment 3] As still another embodiment for generating random numbers, the sequence M
(1), M (2),. . . . Itself may be considered as an N-valued pseudo-random number sequence and used. However, in order to guarantee the reliability of this sequence as a random number, the uniformity of the timing of data communication on the communication network assumed in the condition (2) must be maintained. This condition is considered to be satisfied if the data transfer time to the aggregation processing device varies greatly.

【0042】[実施例4]図4は、本発明の第4の実施
例の構成を示す図である。図4では、最初に演算処理装
置22(図1)において、実施例で説明したような手段
により、一様乱数列が生成される。記憶装置23(図
1)は、生成された一様乱数列を記憶する。
[Embodiment 4] FIG. 4 is a diagram showing a configuration of a fourth embodiment of the present invention. In FIG. 4, first, a uniform random number sequence is generated in the arithmetic processing unit 22 (FIG. 1) by the means described in the embodiment. The storage device 23 (FIG. 1) stores the generated uniform random number sequence.

【0043】次に、演算処理装置22(図1)では記憶
装置の一様乱数列を参照し、逆関数法や二者選択法、そ
の他の既知のアルゴリズムにもとづく乱数生成手段を実
行し、連続分布あるいは離散分布に従う種々の乱数列を
生成する。
Next, the arithmetic processing unit 22 (FIG. 1) refers to the uniform random number sequence in the storage device, executes random number generation means based on an inverse function method, a binary selection method, or another known algorithm, and Generate various random number sequences that follow a distribution or a discrete distribution.

【0044】本実施例は、演算処理装置において、ある
分布に従う乱数が発生された後、続けて別の乱数系列を
生成できるという効果を有する。
This embodiment has an effect that, after a random number according to a certain distribution is generated in the arithmetic processing unit, another random number sequence can be continuously generated.

【0045】[実施例5]前記実施例1において、2ビ
ットの乱数列を生成させる場合、演算処理装置で0−1
値データ列を計算するかわりに、各計算機からメッセー
ジの文字数の累計ではなく、その奇偶を指し示す0−1
データ、すなわち文字数を2進数表現したときの末尾の
位の値を送信するようにしてもよい。この場合、最初の
実施例では演算処理装置で集中的に行われていた処理が
各計算機に分散されたことになり、効率がよい。
[Embodiment 5] In the first embodiment, when a 2-bit random number sequence is generated, 0-1
Instead of calculating the value data string, each computer does not accumulate the number of characters in the message, but indicates 0-1 indicating the odd / evenness of the message.
The data, that is, the value of the last place when the number of characters is represented in a binary number may be transmitted. In this case, the processing intensively performed by the arithmetic processing device in the first embodiment is now distributed to the respective computers, and the efficiency is high.

【0046】[0046]

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
周期性および規則性を持たない乱数列を物理的な試行を
伴わず、高速に発生できる、という効果を奏する。この
結果、モンテカルロ法を用いた大規模なシミュレーショ
ンなどの実用で必要とされる、サンプルのばらつきに偏
りの少ない乱数の提供が可能になる。
As described above, according to the present invention,
There is an effect that a random number sequence having no periodicity and regularity can be generated at high speed without physical trial. As a result, it is possible to provide random numbers that are required for practical use such as a large-scale simulation using the Monte Carlo method and that are less biased in sample variation.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図1】本発明の実施の形態の構成を示す図である。FIG. 1 is a diagram showing a configuration of an embodiment of the present invention.

【図2】本発明の第1の実施例の構成を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing a configuration of a first exemplary embodiment of the present invention.

【図3】本発明の第2、第3の実施例を説明するための
図である。
FIG. 3 is a diagram for explaining a second and a third embodiment of the present invention.

【図4】本発明の第4の実施例の構成を示す図である。FIG. 4 is a diagram showing a configuration of a fourth embodiment of the present invention.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1 データ源 2 乱数生成システム 11 コンピュータ 12 通信網 21 受信装置 22 演算処理装置 23 記憶装置 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Data source 2 Random number generation system 11 Computer 12 Communication network 21 Receiving device 22 Operation processing device 23 Storage device

Claims (11)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】計算機もしくは通信網で相互接続された多
数の計算機から構成される系からなるデータ源において
乱数を作成するもとになるデータ断片を生成し、該デー
タ断片をもとに所定のデータ処理を実行して目的とする
乱数を発生する、ことを特徴とする乱数発生方法。
1. A data source comprising a computer or a system composed of a large number of computers interconnected by a communication network, generates a data fragment from which a random number is generated, and a predetermined data fragment is generated based on the data fragment. A random number generating method, which performs data processing to generate a target random number.
【請求項2】データ源として通信網で相互接続された複
数の計算機を含み、このうちメールサーバとして運用さ
れる計算機を複数含み、一定の時間間隔毎に前記各メー
ルサーバから送信されたメールのデータ量を所定の情報
量単位で監視し、前記データ量を表す数値の偶/奇に応
じて値0、1を対応させ、前記各メールサーバから一定
の時間間隔毎に0又は1値のデータが送信され、該デー
タを受信するシステムでは、前記メールサーバから受信
した順に受け取った0又は1からデータ列を生成するこ
とで乱数を生成する、ことを特徴とする乱数発生方法。
2. A computer comprising a plurality of computers interconnected by a communication network as a data source, including a plurality of computers operated as a mail server, wherein a plurality of computers operated as a mail server are transmitted at predetermined time intervals. The data amount is monitored in a predetermined information amount unit, and values 0 and 1 are made to correspond according to even / odd of the numerical value representing the data amount. Is transmitted, and a system for receiving the data generates a random number by generating a data sequence from 0 or 1 received in the order received from the mail server.
【請求項3】複数の計算機からなる系において時間的に
変動する系の動作状況に関する状態を表す数値データを
前記系を構成する計算機がそれぞれ送信し、該データを
受信するシステムでは、該データを受信した順に該デー
タの偶奇に応じて0、1を対応させ2ビット乱数列を生
成する、ことを特徴とする乱数発生方法。
3. In a system comprising a plurality of computers, each of the computers constituting the system transmits numerical data representing a state relating to an operating state of the system which fluctuates with time, and the system receives the data. A random number generation method characterized by generating a 2-bit random number sequence by associating 0 and 1 according to the evenness of the data in the order of reception.
【請求項4】前記データを、前記計算機に接続する端末
から前記計算機に転送されるメッセージ文字長の総和を
単位時間毎に累計した集計値としたことを特徴とする請
求項3記載の乱数発生方法。
4. The random number generator according to claim 3, wherein the data is a total value obtained by accumulating the total length of message characters transferred from the terminal connected to the computer to the computer per unit time. Method.
【請求項5】複数の計算機からなる系において時間的に
変動する系の動作状況に関する状態を表す数値データを
前記系を構成する計算機からそれぞれ送信し、該データ
を受信するシステムでは、前記データを2進整数表現し
たものを受信順につなげて構成される数値列を、所定桁
数L毎に区切り、該区切られたデータからLビット2進
小数を求めることで、0.0から1.0区間の実数乱数
を生成する、ことを特徴とする乱数発生方法。
5. A system for transmitting numerical data representing a state relating to an operating state of a system which fluctuates with time in a system including a plurality of computers from a computer constituting the system, and receiving the data, A numerical sequence formed by connecting the binary integer representations in the order of reception is divided into a predetermined number of digits L, and an L-bit binary decimal number is obtained from the separated data, so that a section from 0.0 to 1.0 is obtained. And generating a real random number.
【請求項6】前記桁数が表現可能な最小の偶数または奇
数の桁数となるように必要に応じて前記数値列の先頭に
0を補う、ことを特徴とする請求項5記載の乱数発生方
法。
6. The random number generator according to claim 5, wherein a leading zero of said numerical value sequence is supplemented as necessary so that said number of digits becomes the smallest representable even or odd number of digits. Method.
【請求項7】複数の計算機からなる系において、各計算
機で生成した数列データを任意の長さで集計処理装置に
送信し、前記数列データを受信するシステムでは、前記
各計算機から送信されてきたデータを所定の順で読み込
み一次元データ列として並べることで、疑似乱数列を得
る、ことを特徴とする乱数発生方法。
7. In a system including a plurality of computers, a system for transmitting sequence data generated by each computer at an arbitrary length to an aggregation processing device and receiving the sequence data is transmitted from each of the computers. A random number generation method, wherein a pseudo-random number sequence is obtained by reading data in a predetermined order and arranging it as a one-dimensional data sequence.
【請求項8】前記計算機に1〜Nまでの識別番号を割り
当て、前記集計用処理装置が読み込むデータの順にした
がって対応する計算機の識別番号を並べた数列をN値の
疑似乱数とする、ことを特徴とする請求項7記載の乱数
発生方法。
8. An identification number from 1 to N is assigned to the computer, and a sequence in which the identification numbers of the corresponding computers are arranged according to the order of the data read by the processing device for summing up is a pseudorandom number of N values. The random number generation method according to claim 7, wherein
【請求項9】請求項1乃至8のいずれか一の乱数発生方
法で生成した一様乱数に対して所定の演算を施し、所望
の乱数を得る、ことを特徴とする乱数発生方法。
9. A random number generating method, comprising: performing a predetermined operation on a uniform random number generated by the random number generating method according to claim 1 to obtain a desired random number.
【請求項10】計算機もしくは通信網で相互接続された
多数の計算機から構成される系からなるデータ源と、 前記データ源から送信される乱数を作成するもとになる
データ断片を受け取る受信手段と、 取り込んだデータ断片をもとに必要に応じて所定のデー
タ処理を実行し目的とする乱数を生成する演算処理手段
と、 生成された乱数を記憶する記憶手段と、 を備えたことを特徴とする乱数発生システム。
10. A data source comprising a computer or a system composed of a number of computers interconnected by a communication network, and a receiving means for receiving a data fragment from which a random number transmitted from the data source is generated. An arithmetic processing means for executing predetermined data processing as needed based on the captured data fragments to generate a desired random number; and a storage means for storing the generated random number. Random number generation system.
【請求項11】前記記憶手段に記憶された乱数に対して
更に前記演算処理手段で所定の演算を施すことにより所
望の乱数を得ることを特徴とする請求項10記載の乱数
発生システム。
11. The random number generation system according to claim 10, wherein a predetermined random number is obtained by further performing a predetermined operation on said random number stored in said storage means.
JP10064334A 1998-02-27 1998-02-27 Method for generating random number and its system Pending JPH11249872A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP10064334A JPH11249872A (en) 1998-02-27 1998-02-27 Method for generating random number and its system

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP10064334A JPH11249872A (en) 1998-02-27 1998-02-27 Method for generating random number and its system

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JPH11249872A true JPH11249872A (en) 1999-09-17

Family

ID=13255249

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP10064334A Pending JPH11249872A (en) 1998-02-27 1998-02-27 Method for generating random number and its system

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JPH11249872A (en)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002152193A (en) * 2000-11-15 2002-05-24 Sony Corp Ciphering device, communication device, information reproducing device, and method thereof
JP2007124171A (en) * 2005-10-27 2007-05-17 Hitachi Ltd On-vehicle terminal
JP2016510137A (en) * 2013-02-28 2016-04-04 アマゾン・テクノロジーズ・インコーポレーテッド Quality configurable random data service
US9819727B2 (en) 2013-02-28 2017-11-14 Amazon Technologies, Inc. Computing infrastructure for configurable-quality random data

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002152193A (en) * 2000-11-15 2002-05-24 Sony Corp Ciphering device, communication device, information reproducing device, and method thereof
JP2007124171A (en) * 2005-10-27 2007-05-17 Hitachi Ltd On-vehicle terminal
JP2016510137A (en) * 2013-02-28 2016-04-04 アマゾン・テクノロジーズ・インコーポレーテッド Quality configurable random data service
US9819727B2 (en) 2013-02-28 2017-11-14 Amazon Technologies, Inc. Computing infrastructure for configurable-quality random data
US11621996B2 (en) 2013-02-28 2023-04-04 Amazon Technologies, Inc. Computing infrastructure for configurable-quality random data

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Perros Computer simulation techniques: The definitive introduction!
US10635063B2 (en) Systems and methods for highly parallel processing of parameterized simulations
Bilan Formation Methods, Models, and Hardware Implementation of Pseudorandom Number Generators: Emerging Research and Opportunities: Emerging Research and Opportunities
US20240097883A1 (en) Systems and computer-implemented methods for generating pseudo random numbers
Deng et al. Developments in pseudo‐random number generators
AL-khatib et al. Acoustic lightweight pseudo random number generator based on cryptographically secure LFSR
JPH11249872A (en) Method for generating random number and its system
Cardell et al. Linearity in decimation-based generators: an improved cryptanalysis on the shrinking generator
Wan et al. TESLAC: accelerating lattice-based cryptography with AI accelerator
Alam et al. Generating massive scale-free networks: Novel parallel algorithms using the preferential attachment model
US20230059130A1 (en) Method and device for generating random numbers
Rubio et al. The Use of Linear Hybrid Cellular Automata as Pseudo Random Bit Generators in Cryptography.
JP2006338045A (en) Random number generation system using chaos neural network
Monfared et al. BSRNG: a high throughput parallel bitsliced approach for random number generators
Markovski et al. Classification of quasigroups by random walk on torus
Burness et al. Scalability evaluation of a distributed agent system
CN111984202A (en) Data processing method and device, electronic equipment and storage medium
Monfared et al. Generating high quality random numbers: A high throughput parallel bitsliced approach
KR20220082898A (en) Read access to computational results in distributed networks
US11068240B1 (en) Aperiodic pseudo-random number generator using big pseudo-random numbers
Sharma A Process based Algorithm for Random Number Generation
Sahu et al. BDD‐based cryptanalysis of stream cipher: a practical approach
Gutenberg et al. Generation of random numbers from the text found in tweets
He et al. An extended combinatorial analysis framework for discrete-time queueing systems with general sources
Beebe A Bibliography of Pseudorandom Number Generation, Sampling, Selection, Distribution, and Testing

Legal Events

Date Code Title Description
A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20011113