मल्टी-फोकस Approximation द्वारा सॉफ्ट-रैंडम नंबरों का उत्पादन

सारांश हम सॉफ्ट-रैंडम नंबर (SRNs) का प्रस्ताव देते हैं, जो रैंडम अनुक्रमों का एक नया वर्ग है जिसे क्यूज़ी-रैंडम और पीसूडो-रैंडम क्षेत्र के बीच इंटरपोलेट करने के लिए एक ट्यून करने योग्य सॉफ्टनिंग पैरामीटर के माध्यम से डिज़ाइन किया गया है। शून्य के निकट मान कम-विसंगति क्यूज़ी-रैंडम नंबर उत्पन्न करते हैं, जबकि एक के निकट मान पीसूडो-रैंडम अनुक्रम उत्पन्न करते हैं, इस प्रकार विसंगति पर लचीला नियंत्रण सक्षम करते हैं। SRNs के विसंगति व्यवहार का विश्लेषण कई नमूना आकारों और वितरणों में किया गया है, जिसमें सांख्यिकीय वैधता दो गुडनैस-ऑफ-फिट परीक्षणों के उपयोग से आंकी गई है। तुलनात्मक मूल्यांकन से यह स्पष्ट होता है कि SRNs प्रतिस्पर्धात्मक कम-विसंगति योग्यताएँ प्राप्त करते हैं जबकि गणनात्मक दक्षता बनाए रखते हैं, स्थापित विधियों जैसे कि scrambled Sobol अनुक्रमों और jittered sampling से उत्कृष्ट या पूरक होते हैं। मोंटे कार्लो इंटीग्रेशन, अनिश्चितता मात्रा, और स्टोकास्टिक निर्णय प्रक्रियाओं में अनुप्रयोग SRNs की व्यावहारिक प्रासंगिकता को दर्शाते हैं। कुल मिलाकर, प्रस्तावित दृष्टिकोण यादृच्छिक संख्या उत्पादन के लिए गणनात्मक रूप से कुशल और लचीला ढांचा प्रदान करता है, जो निश्चित क्यूज़ी-रैंडम और स्टोकास्टिक पीसूडो-रैंडम तकनीकों के बीच की खाई को पाटता है।