home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ NetNews Usenet Archive 1993 #3 / NN_1993_3.iso / spool / sci / math / stat / 2838 < prev    next >
Encoding:
Text File  |  1993-01-21  |  1.8 KB  |  44 lines
  1. Newsgroups: sci.math.stat
  2. Path: sparky!uunet!paladin.american.edu!howland.reston.ans.net!bogus.sura.net!jhunix.hcf.jhu.edu!fmsrl7!lynx.unm.edu!umn.edu!cda.mrs.umn.edu!naras
  3. From: naras@cda.mrs.umn.edu (B. Narasimhan)
  4. Subject:  More on Random Number Generators.
  5. Message-ID: <C17rJD.KAv@cda.mrs.umn.edu>
  6. Sender: news@cda.mrs.umn.edu (USENET News System)
  7. Nntp-Posting-Host: sci234e.mrs.umn.edu
  8. Organization: University of Minnesota - Morris
  9. Date: Thu, 21 Jan 1993 17:06:48 GMT
  10. Lines: 32
  11.  
  12. Here is the intro part of a paper by some other physicists.
  13.  
  14. \centerline{\bf Hidden Errors in Simulations and the Quality 
  15.                 of Pseudorandom Numbers}
  16.  
  17. by I. Vattulainen$^1$, K. Kankaala$^{1,2}$, J. Saarinen$^1$, and
  18. T. Ala-Nissila$^3$.
  19.  
  20. In a recent letter Ferrenberg {\it et al.} (FLW) [1] present 
  21. intriguing results arising from combinations of some random 
  22. number generators and Monte Carlo acceleration algorithms. 
  23. In particular, they observe systematic errors when the 
  24. Wolff algorithm [2] is used at $T_c$ in the $2-d$ Ising model.
  25. As an explanation of this, they propose that subtle correlations
  26. arise in the random number sequences, in the sense that the
  27. higher order bits of the random numbers are correlated.
  28.  
  29. We have recently carried out extensive statistical,
  30. bit level, and visual tests for several commonly used
  31. pseudorandom number generators in physics applications [3].
  32. Two of these were used in Ref. 1, namely
  33. R250 [4] and CONG [5].
  34. Using the Wolff algorithm FLW discovered problems
  35. with R250, but not with CONG. Thus, our test results bear
  36. direct relevance to the existence of possible problems, and
  37. differences between these two algorithms.
  38.  
  39. -- 
  40. B. Narasimhan                             naras@cda.mrs.umn.edu
  41. Division of Science and Math.
  42. The University of Minnesota at Morris
  43. Morris, MN 56267
  44.