第5世代でペラップの鳴き声だけから64bit LCGのseedを見つける - oupoの日記
概要 Mathematica (or Wolfram Cloud)を使ったら、ペラップの鳴き声だけから64bit LCGのseedを特定できた。 これは64bit LCGの上位5bitの連続した値を13個観測してseedを十分現実的な時間で復元したことになる。 内容 第5世代のポケモンでは64bitの線形合同法 (LCG)を疑似乱数の一部に使っている。 ペラップというポケモンのおしゃべりという特別な技において、マイクで収録した音を再生でき、その音程は再生するたび変わる。そこにLCGが使われている。 その音程の情報だけからLCGのseedを特定できたというのが今回の内容である。 計算時間はWolfram Cloud上でおよそ14秒である。 なお、このゲームのseedは現在時刻などのパラメータから決定されており、それはツールから完全に再現可能になっているので、このゲームの乱数調整には今回の結果
乱数チューニングによる動きのコク
乱数チューニングによる動きのコク 1. 一様乱数 いわゆるMath関数による乱数。 雑味や臭みが強く、そのままでは使い物にならない。 2. 雑味を取り除いた乱数 下処理として臭みや雑味を取り除いた状態。一様乱数特有の発作的なガタツキがないのがわかるだろうか？ 過去2フレームに、距離33%以内の重複数が出ないようになっている。 シャッフルやスロットのアニメ処理など、2連続で同じ数字が重なるとバグって見える表現に有効。 3. コクのある乱数 乱数の旨味が濃縮された状態。中心極限定理により、自然な風合いに濃縮されている。 加算式による天然の正規分布は、ボックスミューラー法の養殖された乱数と違い、加算回数で生産者ごとの味わいが出せる。 パーティィクルや自然シミュレーションと相性が良い。 4. 芳醇なまろ味を出した乱数 口に含んだ後に、豊かな香りが広がる乱数。移動平均により連続性を出すことで、揺らぎ
ピュアオーディオ的な解像度で語る乱数のコク - お勉強メモ
周回遅れも甚だしいですが、「乱数のコク」について思う所があったので計算をしてみました。 オリジナル 一様乱数と比べて、5つの一様乱数の平均の方がコクがあるとのことです。 シミュレーションで得たヒストグラムは以下のようになりました。 def rand_koku(n, seed): np.random.seed(seed) u1 = np.random.rand(n) u2 = np.random.rand(n) u3 = np.random.rand(n) u4 = np.random.rand(n) u5 = np.random.rand(n) return (u1, (u1+u2+u3+u4+u5)/5.0) 平均を取った側は正規分布のような釣り鐘型になっています。 果たしてこれをコクと呼べるでしょうか。2次モーメントも異なっていますし、分布の形も別物です。 オーディオで言ったらSONY
SFC版風来のシレンの乱数生成アルゴリズムの話 考察編 - Qiita
この記事は続編です。 前回の記事で、SFC版風来のシレンのROMデータの解析内容を元に乱数がどのようにして生成されているかを解説しています。そちらを読んでからこの記事を読んでいただくと、より内容を理解しやすいかと思います。 前回の記事：SFC版風来のシレンの乱数生成アルゴリズムの話 解析編 SFC版風来のシレンの乱数の品質を調べる さて前回の記事でSFC版風来のシレンの乱数生成アルゴリズムが線形帰還シフトレジスタの一種であることが分かりました。 しかし乱数生成アルゴリズムは理解したものの、それによって生成された乱数が妥当な物なのかというのはアルゴリズムを見ただけでは分かりません。 シレンの乱数は偏りやすいと断言できるような目に見えて質が悪いものなのでしょうか。 この項でそれを考察してみたいと思います。 先にお断りしておきますが、本気で定量的・客観的に乱数の品質を検証しようと思うと本格的な統
プレイヤーが自然に感じる乱数の作り方 - A Successful Failure
2015年11月10日 プレイヤーが自然に感じる乱数の作り方 Tweet ゲームでは擬似乱数がよく使われるが、ある種のゲームは数学的に精度の高い擬似乱数（たとえばMT）を用いているにも関わらず、コンピュータが有利になるように乱数を操作していると批判に晒されている。 実際、数学的に正しい乱数と、プレイヤーが自然と感じる乱数には、ある種の差が存在する。北陸科学技術大学院大学の池田研究室では、プレイヤーに自然に感じる乱数の生成に関する研究を行っている。 プレイヤーが不自然に感じる理由 数学的に正しい乱数に対してプレイヤーが不自然に感じる理由としては認知バイアスが考えられる。特に本事象に関連する認知バイアスとして、次が挙げられている[1]。 確証バイアス: 人は自分のもつ仮説に一致する情報を求め、反証となる証拠を避ける傾向がある。ひとたび、サイコロが操作されていると感じると、それ以降、その仮説に都
PHP の壊れた mt_rand の品質を統計的に検証した - iwiwiの日記
メルセンヌ・ツイスターと似て非なるアルゴリズムが実装されていたことが発覚して話題の PHP の mt_rand 関数の品質を統計的に検証しました．果たして，PHP の「壊れた」mt_rand は安心して使うことができるのでしょうか……？ ちなみに，結論から言うと，PHP の壊れた mt_rand は，（少なくともこのテストの範囲では）本家メルセンヌ・ツイスターと遜色ない品質を持っているようです．ただし，最後に PHP の乱数の別の懸念点についても紹介します． 壊れた mt_rand とは PHP の mt_rand は，ドキュメントによると，有名な乱数生成アルゴリズム「メルセンヌ・ツイスター」を利用して高品質の乱数を生成する関数です．ところが，どうやら一部では知られていたこととして，PHP の mt_rand の実装にはバグがあり，本家メルセンヌ・ツイスターと挙動が一致していませんでした．
Myths about /dev/urandom - Thomas' Digital Garden
Myths about /dev/urandom¶ There are a few things about /dev/urandom and /dev/random that are repeated again and again. Still they are false. By the way I'm mostly talking about reasonably recent Linux systems, not other UNIX-like systems. /dev/urandom is insecure. Always use /dev/random for cryptographic purposes. Fact: /dev/urandom is the preferred source of cryptographic randomness on UNIX-like
PHP の mt_rand() は一貫して壊れている(consistently broken)らしい - 唯物是真 @Scaled_Wurm
PHPでMersenne Twister法で擬似乱数を生成する関数のmt_rand()にバグがあり出力がおかしい、という話が流れてきておもしろかったので簡単にまとめておく kusanoさんがmt_rand()の実装に9年以上前から1文字違いでバグがあったことを見つけて、数ヶ月後にマージされる(追記: 正確には、PHP版の実装が他と異なっているのは前から知られていたらしい*1 ) PHPに送った1文字修正するプルリクエストがマージされた🎉 mt_rand()の返す値が元のメルセンヌツイスタと異なっていた。https://t.co/Z5WJhHVyNd— kusanoさん@がんばらない (@kusano_k) February 17, 2016 その後、生成される擬似乱数列が変わってしまうので、後方互換性を壊す変更は議論してからmergeすべきということでrevertされるこの前マージされた
せっき～のゲーム屋さん ゲーム世界を動かすサイコロの正体 ～ 往年のナムコタイトルから学ぶ乱数の進化と応用
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all that jazz - Cracking Random Number Generators - Part 3
james' blog about scala and all that jazz About Cracking Random Number Generators - Part 3 In Part 1 and Part 2 of this series we focussed on one of the simplest PRNG's, the linear congruential PRNG. We looked at detail into Java's implementation, and then wrote algorithms to crack the seed, and to calculate previous seeds from the current seed. Not many other languages use a linear congruential P
Cのrand()よりmt19937の方が速いことがあるという話 - Educational NLP blog
おはようございます。2年ぶりの記事ですね。 もう1月程前になってしまいましたが、id:sleepy_yoshi:20130720 で id:sleepy_yoshi さんが高速な非復元抽出をやっておられ、その中で、Cのrand関数を使っておられました。僕は、普段、std::mt19937を使っていたので、ちょっと比較してみた、という記事です。 C++11では、大別して、2つの擬似乱数生成の方法があります。１つはC（cstdlib）のrand関数で、高速ですが乱数の質が低く、もう１つはrandomヘッダのmt19937（メルセンヌ・ツイスタ）で、低速ですが乱数の質が高い（科学実験に適する）と、一般には思われていると思います。この高速・低速ですが、mt19937を使うことがボトルネックになるほど遅いことは殆どない、というのが今までの実感でした。なので、僕は、非復元抽出のような処理では、特にボト
最近のCPUでは乱数生成がはやい話
Ivy Bridge以降のCPUではCPU内に乱数生成器が含まれています。それに対応した最近のrngdをつかうとそれなりに乱数生成が速くてしあわせになれます。 linuxでは乱数を取得するために /dev/random と /dev/urandom の2種類のデバイスがあります。それぞれの説明は man 4 random にみっちり書いてありますが、かいつまんで言うと: random: カーネルがあつめてきたノイズを元に品質の高い疑似乱数を生成します。ノイズが不足するとblockします。 urandom: カーネルがあつめてきたノイズを元にそこそこの品質の疑似乱数を生成します。品質はそこそこですがblockしないので速いです。 ためしにcat /dev/random とかすると1kとか4kくらい乱数が出力されて止まってしまう。これでは割と足りないので選択肢が2種類。1） 品質をあきらめてu
乱数生成のアンチパターン - Faith and Brave - C++で遊ぼう
N3551 Random Number Generation in C++11 特定の範囲の値がほしい場合、剰余を使用してはいけません。 // サイコロを振る int roll_a_biased_die( ) { static std::default_random_engine e{}; return 1 + e() % 6; // これはだめ } ここでは剰余を使用して、1 + (0から5)の値が等確率で出力されることを期待していますが、剰余を使用した場合、小さい値が出力される確率が高くなるため、等確率にはなりません。 なので、uniform_int_distributionのような、専用の分布クラスを使用しましょう。
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テトリミノの偏り補正から見るテトリスの歴史