确定两个随机数生成器之间的相似性

在随机化算法中主要关注的是均值和方差,模式和其他一些因素也很重要,但是你可以生成太多的数并比较它们的相关均值和方差,并检查它们的相似性。也可以找到它们与其他函数(如高斯函数)的关系。

• Kolmogorov–Smirnov test

你也可以用 如果你想要一个有限的数字(例如 生成数 % )

我想你会找到答案的 here .

测试随机数生成器

卡方检验
Kolmogorov-Smirnov检验
串行相关测试

K-分布性
串行测试

.....
另一部分:

串行相关测试

它们的协方差是非零的吗?
如果是,依赖。相反不是真的。

啊!

当你说比较两个分布时,并不清楚你想要的答案有多详细。例如,考虑这两个序列:

RNG-A: 1111100000
RNG-B: 1010101010

由于均值和方差是相同的,它将通过 Kolmogorov–Smirnov test 明显的 RNG-A和RNG-B产生具有不同特征的序列。根据你的情况,这可能是问题,也可能不是问题。只要你知道其中的风险,你就可以做出明智的决定。

已知的 分配。在你的情况下,你不知道任何一个分布。虽然我认为你可以模拟RNG足够的时间作为一个近似的开始。

另一个有用的东西是顽固的测试。看看答案 question