ГОСТ Р ИСО 28640-2012; Страница 38

или поделиться

Ещё ГОСТы из 41757, используйте поиск в верху страницы

ГОСТ Р ИСО 24153-2012 Статистические методы. Процедуры рандомизации и отбора случайной выборки (Настоящий стандарт устанавливает процедуры рандомизации и случайного отбора выборки. Представленные в стандарте процедуры охватывают методы, предусматривающие применение технических средств, таблиц случайных чисел, компьютерных программ. Для компьютерных программ приведены общее описание соответствующего алгоритма и текст программы. В настоящем стандарте представлены не все возможные способы применения процедур случайного отбора выборки и рандомизации и не все возможные стратегии отбора выборки и определения объема выборки. В соответствующих ситуациях следует использовать стандарты, перечисленные во введении) ГОСТ Р 50779.46-2012 Статистические методы. Управление процессами. Часть 4. Оценка показателей воспроизводимости и пригодности процесса (В настоящем стандарте установлены наиболее применимые показатели воспроизводимости и пригодности процесса, а так же методы оценки индексов воспроизводимости и пригодности в случае нормального, логнормального и других распределений наблюдаемой характеристики) ГОСТ 26166-84 Обувь повседневная из синтетических и искусственных кож. Технические условия Machine-made foot-wear of artificial and synthetic leather. Specifications (Настоящий стандарт распространяется на повседневную мужскую и женскую обувь из синтетических и искусственных кож и с комбинированным верхом. Стандарт не распространяется на армейскую обувь)

Страница 38

Страница 1

Untitled document

ГОСТ Р ИСО 28640 - 2012

LET у = Хог32( And32(mt(P-1) , UPPER_MASK) ,

And32(mt(0) , LOWER.MASK))

! у * <mt|P-l 1 & UPPER_MASK)I

<mt[()]&LOWER_MASK);

LETmt(P-l)=Xor32(Xor32(mt(Q-l).! mt[P-l | = ml(Q-l) л (у »l> A magOl

SR32U(y .1)) . mag()l( And32(y . 1)))

LET mti = 0

END IF

LET у = mt(nui)

LET mti = mti + 1

REM /* Темперирование */

LET у = Xor32(y . SR32U(y .11))

LET у = Xor32(y , And32(SL32U(y . 7)

ВVAL(’4)d2c5680" . 16)))

LET у = Xor32(y . And32(SL32U(y.15)

ВVAL("cfc60000* . 16)))

LET у = Xor32(y . SR32U(y .

))

LET gen rand = у

END FUNCTION

REM

|y & OxIULJ:

! mli = 0;

! )

! у = mt|mti ++);

! у л= (у »

II);

! у л= (у «

7) & 0x9d2c5680UL;

! у л= (у «

15) & 0xefc600O0UL:

18):

! У л= (У »

! return у;

REM /* генерация случайного числа из интервала (0,0x7fffffff) */

FUNCTION gcnrand_3l!long gcnrand_3l(void) {

LET gcnrand_31 = SR32U(genrand . 1)

!return (long)(gcnrand()»l):

END FUNCTION

B.5 Линейный конгруэнтный метод

B.5.1 Общие положения

В.5.1.1 Применение

Линейные конгруэнтные методы широко применяют в программном обеспечении, так

как они сочетают в себе экономное использование памяти компьютера с высокой скоростью

исполнения. Однако эти методы имеют относительно короткий период и, следовательно, не

всегдаобеспечиваютдостаточнуюслучайностьгенерируемыхчисел,особеннопри

необходимости получения случайных многомерных последовательностей.

В.5.1.2 Определение

Большая часть линейных конгруэнтных методов генерирует последовательности

псевдослучайных чисел X,. Х2,.... используя следующее рекуррентное соотношение

Хл = mod (aX„.t + с; т) п = 1.2

.......

где а и т - положительные целые числа, с - неотрицательное целое число.

Линейный конгруэнтный метод определен, как только заданы значения параметров а. т

и с. Кроме того, если задано начальное число Х«, полученная последовательность чисел

однозначно определена.