rand_simple

このライブラリは、疑似乱数を簡単に生成できるライブラリです。

例えば、use rand_simple::Uniform;と宣言するだけで、一様分布乱数の構造体を使えるようになります。

偉大な先達randと比較して、簡素なモジュール宣言と豊富な確率変数による使いやすさを目指しています。

実装する疑似乱数

計算機シミュレーションのための確率分布乱数生成法/著者　四辻哲章/プレアデス出版に掲載されている確率分布乱数を実装していきます。

掲載されている46種類の確率分布と、その基礎である一様分布・ベルヌーイ分布を実装していきます。

基本的なアルゴリズムはXorshiftです。

Xorshiftはたった4つの状態変数から周期 $2^{128} - 1$ の乱数計算を行うことができます。

0.001秒ごとに乱数を生成したとしても、ループが完了するまで$10^{28}$年かかるそうなので、ちょっとした乱数生成の範疇ではこれで十分だと考えています。

外部ライブラリからの独立

使い勝手を考慮して、外部ライブラリに依存しないライブラリを目指しています。

使用例

一様分布

new()関数でインスタンスを生成する

let uniform = rand_simple::Uniform::new(1192u32);
// 初期設定の場合、閉区間[0, 1]の一様乱数に従う乱数を返す
assert_eq!(uniform.sample(), 0.8512317447111084f64);

// 確率変数のパラメータを変更する場合
let min: f64 = -1f64;
let max: f64 = 1f64;
let result: Result<(f64, f64), &str> = uniform.try_set_params(min, max);
assert_eq!(uniform.sample(), -0.7648924006533093f64);

インスタンス生成マクロ 1(他の構造体にもcreate_XXの生成マクロを用意しています)

let uniform = rand_simple::create_uniform!(1192u32);
assert_eq!(uniform.sample(), 0.8512317447111084f64);

インスタンス生成マクロ 2

let uniform = rand_simple::create_uniform!();
println!("乱数: {}", uniform.sample()); // インスタンス生成時刻に依存するため、コンパイル時は値不明

正規分布

let normal = rand_simple::Normal::new(1192u32, 765u32);
assert_eq!(normal.sample(), 0.11478775584530312f64); // 平均値 0, 標準偏差 1 の標準正規分布

半正規分布

let half_normal = rand_simple::HalfNormal::new(1192u32, 765u32);
assert_eq!(half_normal.sample(), 1.8943489630074781f64); // 標準偏差 1 の標準半正規分布

コーシー分布

let cauchy = rand_simple::Cauchy::new(1192u32, 765u32);
assert_eq!(cauchy.sample(), 0.9999997103138784f64); // 位置母数 μ = 0, 尺度母数 θ = 1の乱数

半コーシー分布

let half_cauchy = rand_simple::HalfCauchy::new(1192u32, 765u32);
assert_eq!(half_cauchy.sample(), 0.9999971261133705f64); // 尺度母数 θ = 1の乱数

レヴィ分布

let levy = rand_simple::Levy::new(1192u32, 765u32);
assert_eq!(levy.sample(), 0.27866346364478645f64); // 位置母数 μ = 0, 尺度母数 θ = 1の乱数

指数分布

let exponential = rand_simple::Exponential::new(1192u32);
assert_eq!(exponential.sample(), 1.5180935542424843f64); // 尺度母数 θ = 1の乱数

ラプラス分布

let laplace = rand_simple::Laplace::new(1192u32);
assert_eq!(laplace.sample(), -0.824946373682539f64); // 位置母数 μ = 0, 尺度母数 θ = 1の乱数

ベルヌーイ分布

let bernoulli = rand_simple::Bernoulli::new(1192u32);
assert_eq!(bernoulli.sample(), 0u64); // 発生確率 0.5の事象が生じたか(1u64)、否か(0u64)

幾何分布

let geometric = rand_simple::Geometric::new(1192u32);
assert_eq!(geometric.sample(), 2u64); // 発生確率 0.5の事象が初めて生じるまでの試行回数

rand_simple 0.0.32