캐리로 빼다

뺄셈 위드 캐리는 의사 난수 생성기입니다.소량의 시작 데이터를 기반으로 일련의 랜덤한 숫자를 생성하도록 설계된 많은 알고리즘 중 하나입니다.1991년 ^[1]조지 마르사글리아와 아리프 자만에 의해 도입된 뒤처진 피보나치 타입이다."Lagged Fibonacci"는 각 난수가 지정된 고정 오프셋 또는 "Lags"에서 앞의 두 숫자의 함수라는 사실을 의미합니다.

알고리즘.

반송 감산 엔진에 의해 생성되는 시퀀스는 반복 관계로 설명할 수 있습니다.

$x(i)=(x(i-S)-x(i-R)-cy(i-1)\\bmod {}}M$

$cy(i)={\begin{cases}1,&{\text{if }}x(i-S)-x(i-R)-cy(i-1)<0\\0,&{\text{otherwise}}\end{cases}}$ 서 c $cy(i)={\begin{cases}1,&{\text{if }}x(i-S)-x(i-R)-cy(i-1)<0\\0,&{\text{otherwise}}\end{cases}}$ y ( $cy(i)={\begin{cases}1,&{\text{if }}x(i-S)-x(i-R)-cy(i-1)<0\\0,&{\text{otherwise}}\end{cases}}$ ) $cy(i)={\begin{cases}1,&{\text{if }}x(i-S)-x(i-R)-cy(i-1)<0\\0,&{\text{otherwise}}\end{cases}}$ { $cy(i)={\begin{cases}1,&{\text{if }}x(i-S)-x(i-R)-cy(i-1)<0\\0,&{\text{otherwise}}\end{cases}}$ , $cy(i)={\begin{cases}1,&{\text{if }}x(i-S)-x(i-R)-cy(i-1)<0\\0,&{\text{otherwise}}\end{cases}}$ x ( $cy(i)={\begin{cases}1,&{\text{if }}x(i-S)-x(i-R)-cy(i-1)<0\\0,&{\text{otherwise}}\end{cases}}$ - $cy(i)={\begin{cases}1,&{\text{if }}x(i-S)-x(i-R)-cy(i-1)<0\\0,&{\text{otherwise}}\end{cases}}$ ) - $cy(i)={\begin{cases}1,&{\text{if }}x(i-S)-x(i-R)-cy(i-1)<0\\0,&{\text{otherwise}}\end{cases}}$ ( $cy(i)={\begin{cases}1,&{\text{if }}x(i-S)-x(i-R)-cy(i-1)<0\\0,&{\text{otherwise}}\end{cases}}$ - $cy(i)={\begin{cases}1,&{\text{if }}x(i-S)-x(i-R)-cy(i-1)<0\\0,&{\text{otherwise}}\end{cases}}$ ) - $cy(i)={\begin{cases}1,&{\text{if }}x(i-S)-x(i-R)-cy(i-1)<0\\0,&{\text{otherwise}}\end{cases}}$ y ( $cy(i)={\begin{cases}1,&{\text{if }}x(i-S)-x(i-R)-cy(i-1)<0\\0,&{\text{otherwise}}\end{cases}}$ - $cy(i)={\begin{cases}1,&{\text{if }}x(i-S)-x(i-R)-cy(i-1)<0\\0,&{\text{otherwise}}\end{cases}}$ ) < $cy(i)={\begin{cases}1,&{\text{if }}x(i-S)-x(i-R)-cy(i-1)<0\\0,&{\text{otherwise}}\end{cases}}$ , $cy(i)={\begin{cases}1,&{\text{if }}x(i-S)-x(i-R)-cy(i-1)<0\\0,&{\text{otherwise}}\end{cases}}$ 이외의 $경우는 {\style$ cy ( i ) $= display$ { $cases }x$ ( i - S ) - x ( $i$ - R ) < $0$ \ text （ i - 0 $}x$ ( i - R ) < 0 \ $0$ >

상수 S와 R은 각각 ^[2]짧은 시차와 긴 시차로 알려져 있습니다.따라서 x $x(i-S)$ - $)$ { $displaystyle$ x $(i-S)}$ 및 $x(i-S)$ $x(i-R)$ - $)$ { $displaystyle$ x $(i-R)}$ $x(i-S)$ 은 시퀀스의 S번째 및 R번째 이전 항에 해당합니다 $x(i-R)$ .S 및 R은 $0<S<R$ 0 < $0<S<R$ < $R$ < \ $displaystyle 0$ < S < S < R $0<S<R$ > 。 모듈러스 $M=2^{W}$ 의 $M=2^{W}$ 은 M $=$ $M=2^{W}$ W { \ $displaystyle$ M $= 2 ^$ { $W$ } 입니다.여기서 W는 상태 시퀀스의 워드사이즈(비트 단위), $W>0$ > $W>0$ (\ $displaystyle$ W> $0$ 입니다.