Object

Title: An Improved Algorithm for Generation of TruncatedNormal Distributed Random Numbers ; Улучшенный алгоритм генерации случайных чисел сусеченным нормальным распределением

Abstract:

In this paper we discuss the computational problems of random numbers generation distributed by truncated normal distribution. It is shown that the standard methods and libraries have a limit for truncation point caused by the limit on the smallest number representable by double precision format. Theoretically the problems arise starting from the truncation point ≈ 40, but in practical calculations the limit is lower, starting from  ≈ 8:5. An improved method is represented, based on the combination of two approximation algorithms, which with the represented coecients has 4:5 times more coverage interval than the standard methods.
; В этой работе рассмотрены вычислительные задачи генерации случайных чисел с усеченным нормальным распределением. В работе показано, что стандартные методы и библиотеки имеют ограничения точки усечения. Эти ограничения обусловлены лимитом на наименьшее число, представимое с двойной точностью.Теоретически, сложности возникают начиная с усечения в точке ≈ 40, но в практических расчетах предел намного ниже, начиная с ≈ 8.5. Представлен усовершенствованный метод, созданный на основе комбинации двух аппроксимационных алгоритмов. В сравнении со стандартными методами, при показанных коэффициентах, данный метод обеспечивает в 4.5 раз больший интервал покрытия.

Date submitted:

05.09.2014

Date accepted:

28.11.2014

Identifier:

oai:noad.sci.am:135963

ISSN:

0131-4645

Language:

English

Journal or Publication Title:

Mathematical Problems of Computer Science

Volume:

42

URL:


Additional Information:

vahe@spir.me

Affiliation:

Institute for Informatics and Automation Problems

Country:

Armenia

Indexing:

ASCI

Object collections:

Last modified:

Mar 4, 2021

In our library since:

Jul 28, 2020

Number of object content hits:

8

All available object's versions:

https://noad.sci.am/publication/149571

Show description in RDF format:

RDF

Show description in OAI-PMH format:

OAI-PMH

This page uses 'cookies'. More information