情報科学 › 乱数と確率的数値計算 › 分布からの標本抽出
倍精度の一様乱数で届く裾
命題 3.5(「分布からの標本抽出」§3) ・ ✓公理まで証明済み
U を倍精度の一様乱数(定義 2.3)とする。
- 1−U は {k2−53:k=1,…,253} に値を取り、0 にならない。X=−ln(1−U) の取る値は [0, 53ln2] に含まれ、最大値 53ln2=36.7368⋯ は U=1−2−53 のとき取られる。一方 −lnU は U=0(確率 2−53)で定義されない。
- 標準正規分布の分布関数を Φ とする。U=0 のとき X=Φ−1(U) の取る値は [−z∗,z∗] に含まれる。ここで z∗>0 は Φ(−z∗)=2−53 の解で、z∗=8.2095⋯ である。
- したがって、これらの方法で作った標本では、事象 {X>53ln2}(指数分布)、{∣X∣>z∗}(正規分布。U=0 の場合を除く)は決して起きない。真の分布でのこれらの確率は、それぞれ 2−53、2−52 である。
本文で読む(証明と前後の説明)→
閉包の状態
✓ 公理まで証明済み
証明が使う定理を 前提 としてたどると、Rikai の中の証明だけで定義・公理(物理では基本仮定)までつながっています。
印の意味: ✓公理まで証明済み ・ △証明あり(閉包未完)・ ※主張のみ。テーマごとの集計は 閉包の状況。
前提をたどる 証明が使う定理・定義
証明は Rikai の他の定理を参照していません(定義と論理だけで示されています)。
これを使っている定理
証明で明示的に参照している定理は、まだありません。
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