有一種白,叫做「瘋狂密佈的甜根子白」。
才嚷著今年初秋甜根子長得好,中秋過後無雨搗亂,也無冒失鬼秋颱報到,白色花束直挺挺的,點綴河床兩岸,該去秘密基地看甜根子的,那是每年初秋的約會,但「忙碌」這傢伙並不妥協,只好自己另尋機會賞花。
開車經過大內橋,發現橋下不尋常的一大片白,似乎發生什麼重大事件?再仔細一看!才驚覺我們來到甜根子開花最旺盛、最瘋狂的區域,這一片白可比在善化、麻豆的河床邊還瘋狂,覆蓋面積之大難以想像。
今年暑假雨下得特別多,曾文溪河水暴漲,河道兩旁的甜根子種子似乎被沖刷到更寬廣的地方,白色花束一束一束佈滿河床,這是我經過曾文溪善化段時,觀察到的現象。而在大內段更是有驚人的數量,也許因為曾文溪在大內區轉了一個大彎,感覺整個大內區都在河岸範圍內,讓這成長於河床砂礫的甜根子旺盛開花。
http://zoyo.tw/natural-20210928/
同時也有6部Youtube影片,追蹤數超過10萬的網紅熊仔,也在其Youtube影片中提到,🎙️其他平台收聽「三不五時就七步成詩」:https://617kumachan.lnk.to/podcast 三不五時就七步成詩官方IG:3no5time7stepoets 6yi7 IG:6.yi.7 剪接:6yi7 錄音/監製:熊仔 後製:Allen Flex outro beat by ...
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《#法式甜點裡的台灣》寫作過程比《#法式甜點學》還要艱困許多。或許如同誠實面對自我總是不容易,近距離寫自己的家鄉,遠比能夠保持客觀距離地觀察、分析他者來得困難。
今年五月交稿之後,我一直無法完成序和前言,直到最後被編輯催促時,仍然腦中一片空白,實在不知道該從何說起。最後依著編輯建議,從去年臨時在巴黎家中找到一片口罩開始回憶起,然後才發現,過去這一年波瀾起伏、今晚睡下不知明日身在何處的經歷,確實留下了深刻的印記。決定要寫作本書的心念下得很快,雖然寫得無比痛苦,但終於對過去十數年間困惑的與思索有所回應,最後還是要感謝那個堅持下來的自己。
以下和大家分享收錄在本書中的序(長文預警),如果這本書裡的職人故事、作品解析和相關思考與論述,能在茫茫人海中觸碰到幾個人,為未來的花開繁景種下種子,那所有的辛苦也算值得了。
*****
我們既是獨一無二的,也是彼此相連的——在法式甜點中尋找台灣,回答「我是誰」
2020年出版《法式甜點學》的前夕,我在巴黎家中翻箱倒櫃找出一個口罩,當下便上網訂了四天後的機票回台灣。當時只想著新書宣傳完便要回到巴黎,卻沒想到世界轉眼間變了樣。我離境三天後,巴黎便宣布封城,此後一年,巴黎的朋友們在反覆的煎熬中適應新生活;我則仿若被邀請進入了一個平行宇宙,無視全球的疫亂橫行,在這個我出生、成長,熟悉卻認識不深的島嶼進行探索之旅。
#因疫情而起的奇異旅程
由於甜點啟蒙地在巴黎,自己過去十年間在台灣的日子也少,除了本就認識的開業朋友外,我對本地的甜點業者、職人的認識大多來自網路與業界的口耳相傳。滯留台灣的這段期間中,我終於有機會拜訪那些一直列在名單上的店家、希望認識的朋友,也受邀參加了不少餐會。台灣職人們的熱情和靈活令人感動,餐飲界的活力與無框架更使人訝異。如果說在巴黎看到的作品,像是在一個已經構築華美的世界裡持續深入、為一個滿腹經綸的學者持續產出更精闢的見解而拜服,在台灣的所見,則像是造訪一片生機盎然的新天地,處處皆是怒放的奇花異草卻鮮為世界所知。
由於過去數年中,自己扮演的都是將法國的甜點、甜點師推廣給台灣市場的角色,但並未有機會深入了解本地市場,更不用提將台灣的(法式)甜點、甜點師介紹給台灣讀者,甚至國際讀者,我於是很快決定要將自己的經驗發展成系列採訪計畫。雖然明明還在《法式甜點學》新書宣傳期,卻幾乎沒有太多猶豫,立刻將自己在2019年許下「出完書一定要放一個大假,最好能去夏威夷發呆曬太陽」的願望拋在腦後。採訪計畫大致訂定後,我便決定要將其成書,不僅為自己的見聞留下紀錄,也藉著深入梳理台灣代表性職人們的養成及相關作品,在力所能及之處,深入思考身為「台灣甜點人」的意義。
接下來的日子,雖然隨時都像處在壓力鍋中一般,最後甚至幾乎將自己完全耗盡,收穫卻超乎想像地豐富。我每日一面留意法國的疫情消息,做好馬上要上飛機返法的準備,一面依照計畫聯繫受訪者,還透過他們熱心的引介,去了屏東、彰化、埔里探訪可可、芭樂、香草、茶葉等產地,雖然皆是來去匆匆,但已像是打開了神奇寶盒。僅是驚鴻一瞥,便為其中所藏之富而感嘆,每一顆寶石都是一個浩瀚的宇宙、一個涵納百川的汪洋。
#法式甜點中的台灣身分識別
在開始大部分的採訪前,我曾與一位自己極為敬重的出版界前輩有過一次深入且有趣的談話。當時我解釋自己希望寫的,不只是訪談集、人物誌,而是透過這些訪談,反映出台灣甜點師們的自我追尋,在面向世界、選擇究竟要製作何種風貌的甜點時,照見自己腳下稱為「台灣」的這塊土地,及身為「台灣甜點師」的看法。前輩的觀點畢竟實際,認為一般而言,台灣甜點師要在台灣製作法式甜點(或來自西方的果醬、巧克力等),自然會使用本地合適的食材,形成台灣風格的法式甜點更在情理之中。而我試圖在法式甜點中尋找台灣身分識別的角度過於刁鑽,也不會是本討好的作品。
真話總是不那麼美妙,對當時雄心勃勃的我來說,這番話確實有些苦澀,卻也難以反駁。2021年5月,台灣疫情出現破口,很快直升三級警戒,開啟了連續2個月以上的「自主性封城」,所有我在業界的朋友皆受到沉重的打擊,和法國在封城期間,甜點麵包業一枝獨秀,擁有穩定生意、甚至逆勢開店的案例完全不同。原因就是因為甜點、尤其是法式甜點,在台灣不僅是小眾,還是小眾中的小眾。既然不是必需品,生活不便時自然是第一個捨棄的對象;而法式甜點過於嬌貴,以致於外送、宅配風險皆高,即使死忠的顧客也難以一再承擔碰撞毀壞的失望。如果在華麗的外表和巨幅媒體聲量下,它其實是個如此邊緣的商品,我怎麼能不質疑,自己一直以來在做的事是否真有意義?
不過,縱使心中懷著巨大的問號,我並未因此更改太多原來的訪談大綱,決定持續依照計畫進行訪問,待寫作時再一邊思考呈現方式。前輩認為,《法式甜點學》是在帶領讀者看懂、吃懂法式甜點,因此本書的任務,應該是帶領讀者看懂、吃懂「台灣甜點師做的法式甜點」。但對我而言,能夠懂得這一點,必得先回答如「#誰是台灣甜點師?」、「#為什麼要做法式甜點?」、 「#他們做的甜點真的是法式嗎?」等問題。而為了理解甜點師的作品,回答「為什麼他們選擇這麼做」,就需要碰觸到每一位職人獨特的創作哲學、生長記憶及自我定位。更進一步,在國際交流如此頻繁,品牌進軍國際也不新奇的今日,這些職人們也得回答:「#為什麼我和別人不一樣?」、「#為什麼台灣的法式甜點和其他國家的不一樣?」、「#為什麼台灣的甜點師和其他國家的甜點師不一樣?」、「#不一樣的地方在哪?」而這些問題都指向一個終極的質問,即「#我是誰?」
#我是誰_與_我的甜點是什麼樣的甜點
由於不確定自己什麼時候得回法國、什麼時候能再有機會與受訪者們深入聊聊,每一次訪問我都抱著「錯過這次沒有下次」的心情,也因此,光是訪談大綱便動輒超過2,000字 。在訪綱中,我將希望探討的問題分成五個面向:養成經歷、創作哲學與品牌精神、台灣味與台灣身分識別、對本地市場的觀察、對未來產業樣貌及品牌發展的看法,其下再切出5至6個子題。雖然每一次約訪時,我都試圖先打預防針:「我只是習慣把問題寫得很細。」以減低受訪者們看到訪綱的衝擊,但沒有一次訪談不超過三小時,有幾次甚至分成兩、三次才結束,還不包括事後各種細節確認。令我感動的是,每一位受訪者都毫無二話、非常慷慨地把他們寶貴的時間留給我,和我侃侃而談自己養成經歷中那些難忘的故事,那些他人看來或許微不足道的細節,以及自己對「做甜點」、「成為甜點師」、「經營品牌」的信念。
整理訪談內容及寫作的過程異常痛苦,但對我來說意義重大。那不只是一個「台灣再發現」的旅程,更是「自我再發現」的旅程。藉此機會,我回顧了過去十數年中,每次對外國朋友介紹自己家鄉的種種思量、不知道該選哪一道菜代表台灣參加派對的苦惱,以及在每一個日常生活場景中猝不及防的尷尬片段。受訪者們用他們的生命經驗和作品告訴我,我們既是獨一無二的、也是彼此相連的,而我們應該要為能夠說出「我們」感到驕傲。或許整個亞洲都喜歡蜜紅豆或紅豆沙,但我們曾經一起在暖和的冬至揮汗排隊吃一碗紅豆湯圓;就算日本有抹茶、中國有百年名欉,但我們皆曾和父母一同招待來訪的客人喝茶聊天談生意,也曾用兩根手指拎著半空的軟塑膠杯、嘴裡嚼著珍珠和椰果,走過那腦筋暈眩發脹、彷彿不會結束的夏日午後。
因為有這些生長記憶與生活經驗,所以我們的盤式甜點中能出現冬瓜茶、鳳李冰、麵茶;甜點中能有鹹蛋黃、肉鬆及芋泥。對生根萬華社區的主廚來說,將法式甜點做成「紅龜粿」的形象自然無比,而曾經留法的主廚以「黑森林」(Forêt-Noire)為基底,結合杏仁茶與櫻桃,創作出「白森林」也是信手捻來。在台灣餐廳工作的新加坡籍主廚端得出椪餅與清粥小菜,在新加坡餐廳工作的台灣主廚也能將台星兩地皆能欣賞的摩摩喳喳和綠豆蒜糖球上桌。我於是明白,重要的並非向別人解釋自己是A、不是B,而是接受自己既有A、又有B,但是和兩者都不一樣,所以能堂堂正正地當一個既不是A也不是B的「自己」。
#唯有知道自己是誰_才能更堅定地成為誰
所以,究竟為什麼非得在「法式甜點」(或至少是「舶來的甜點」)中找自己、識別台灣身分?除了延續《法式甜點學中》提出「法式甜點是甜點界的官方語言」,也是「想站到世界舞台上的甜點師都要能流利使用,以訴說自己故事及思想哲學的語言」之論述,或許還因為,縱使「法式甜點」的內涵與定義還未在台灣有廣泛的認知,但以其為基礎的「西點」早已是台灣日常的一部份,也已碰撞出許多火花。想想傳統麵包西點店內的泡芙、焦糖布丁,它確確實實存在於常民生活中。
日本東京大學教授、歐洲中世紀研究專家池上俊一在其著作《甜點裡的法國》中,以一整本書的篇幅論述法式甜點如何作為法國文化的精髓,成為影響世界的「文化霸權」重要武器;在台灣,從「中菜西吃」的風潮到「在fine-dining(精緻餐飲)中尋找台灣味」的討論,乃至餐飲界大量投入、直至獲得《米其林指南》的肯定,更逾數十年。飲食成為文化,以「軟實力」輸出早就不是新聞;飲食便是政治的一環,以飲食區分人我、定義身分實屬稀鬆平常。
「風土」(terroir)概念從法國葡萄酒區分產區發展至今,已超出氣候、土壤等自然環境因素,當地人文與特殊技術皆含括在內。倘以近年來受到國際矚目的「台灣可可」為例,作為世界上少數有能力生產「bean to bar」、甚至「tree to bar」巧克力,並以此製作甜點的國家之一,「台灣的風土」將是我們和世界溝通的利器。再想想那些在國際賽事上拚搏的台灣職人們,若我們將目光更多聚焦在當下或未來,不僅需要向法式甜點及投身其中的甜點師們給予更多關注,也須了解身世來歷、梳理來龍去脈與各方觀點,才有機會迎向無限可能。唯有知道自己是誰,才能更堅定地成為誰。
我懷著這樣的信念完成本書,雖然有許多遺珠和力有未逮之處,但衷心感謝所有受訪者及以各種形式提供援助的朋友們。希望本書不僅回覆了前輩的擔憂,也回答了我旅歐十年間的困惑;不只回應了台灣數十年來的焦慮,也為我輩及後進的職人們提供了前進的線索。
*****
《法式甜點裡的台灣:味道、風格、神髓,台灣甜點師們的自我追尋》
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台灣的南丁格爾陳姿妃獲選十大傑出女青年
陳姿妃,一個看似浪漫與唯美的名字,卻是幾乎與志願服務劃上等號的年輕女子,已經在世界各地,經常自費參與台灣路竹會執行的國際醫療援助計畫,在貧困、戰亂、災後復建的國家或地區進行醫療救援工作。
陳姿妃獲選中華民國第十九屆十大傑出女青年,三月八日在台北市劍潭受獎,陳姿妃表示,沒有外界想像的那麼好,所有的服務只是盡本分而已,也感恩許多人一起為社會大眾種下心靈福田淨土。
接受副總統呂秀蓮道賀頒獎的十大女青年當選人分別為方翠筠、余麗娟、林依依、林聖芬、柯佩鳳、陳姿妃、陳詩欣、張鑾英、楊淑怡和蔡銀娟,她們在不同工作領域中服務人群,不但有具體成就,而且表現傑出。
中華民國第十九屆十大傑出女青年當選人由副總統呂秀蓮親自頒獎;呂秀蓮表示,當選的十大傑出女青年來自各行各業,她以女性為榮,不過,女性成功的背後也要感謝男性的支援。
陳姿妃在台北榮總、振興醫院共服務六年多,後赴澳進修心臟護理,在當地做社區志工。
陳姿妃畢業於澳洲阿得雷德大學護理研究所碩士,是慈濟技術學院護理系講師,慈濟醫院兼任督導,慈濟護理雜誌執行編輯。
她在澳洲攻讀碩士時,參與澳洲當地的志工團隊,在假日時經常前往老人院關懷需要關愛及醫療的老人。
剛從東非索馬利蘭完成護理指導與訓練的陳姿妃,回想起結業典禮當天,索國學生所說的話「因為Cristina(陳的英文名字)的努力與教導,我們覺得『台灣』就像是我們的第二個家一樣溫暖」。
她說,「當我聽到時,我眼淚都快掉下來了。感動,真的很感動。我從來沒有想過,我的存在與努力,原來已經深植人心。」
她說,做國際救援常苦於被誤為來自大陸,在非洲五個月一大收穫是「現在他們會說,嘿,這女生是台灣來的!」
這是讓她記憶最深刻的場景,陳姿妃表示,「我只覺得自己的付出是應該的,從沒想過有任何報。」當天,眼淚數度在陳姿妃的眼眶中打轉。「我想,當我離開索馬利蘭,即便我已經白髮蒼蒼,這裡的一景一物一人,仍是我最美麗的回憶。」
真心奉獻非洲的陳姿妃,長期致力於國際醫療服務,獲得十大傑出女青年,可謂實至名歸。
碩士畢業時,陳姿妃曾陪同學前往泰北地區,深刻感受到當地對醫療資源的殷切需求,當時她下定決心,若今生行有餘力,將會投入這些醫療資源貧乏地區的義診。
自此,台灣的原住民部落、外勞收容所、育幼院有她的足跡;非洲甘比亞、馬拉威、南亞斯里蘭卡、中南美洲多明尼加與海地、亞洲柬埔寨、泰北或澳洲、東非索馬利蘭,將服務過的國家串起來,幾乎橫跨大半個地球。
活潑開朗的她,雖然在護理和國際賑災中,面臨到各種悲歡離合,在國外即使內心淌血,仍堅守崗位發揮專業救助災民,但是這些經驗,卻更堅定她繼續參與跨國界醫療服務的心。
每年的春節、新年、耶誕節,她多是在這些國家度過。慈悲、喜捨與奉獻,讓她歡喜走上服務人群的不歸路。
忙碌的情況就像是一顆陀螺,不停的在打轉。
陳姿妃說,「在海地服務時,當時正處於內戰,醫療團身旁還有荷槍實彈的軍人保護。」在南亞海嘯期間,陳姿妃與路竹會以及慈濟醫療團隊,兩度前往斯里蘭卡參與救災行動。
陳姿妃投入服務領域達廿年,從台北榮總到南亞、非洲、中南美、泰北,救助足跡遍及半個地球。看盡災難悲苦,最令她震撼的是南亞海嘯。
她說,第一次隨路竹會赴斯里蘭卡叛軍區,「沿路都是白幡布、收容所睡滿人」,景像嚇人,當地拒絕外援,「孩子拿槍對著我」。她回台灣每天惡夢,但隔不到十天,又隨慈濟赴災區蓋大愛屋。
去年八月,陳姿妃隻身前往非洲索馬利蘭協助建立當地護理體系以及訓練國家醫院的護理訓練。
抱病參與服務的陳姿妃,忘記身體的病痛,在一個不被國際承認的國家,協助建立制度化、標準化的護理體系,讓病患能獲得最妥善的照料。
「朋友都擔心問我有錢嗎?我說精神糧食很夠!」
她感嘆說,中國組織在衣索比亞服務,吃好住好,到索馬利蘭有出差費,還有「艱苦津貼」,「但他們不想待,很難理解我為什麼自願過去。」
當地的醫療資源缺乏,病患與醫護人員之間也都處於學習階段,雖國家醫院對外援物資不珍惜與缺乏管理制度,陳姿妃並不灰心,她從零開始,以醫院管理改革為起點,成立示範病房、設計了索國國家醫院病例管理系統、帶領護理人員自己動手釘製病歷櫃、工作分配板、衛教看板、建立財產清冊,列管醫療護理器材、制定消毒物品運送流程、設立垃圾分類制度、為病床編號、探病時間管理。
結業典禮合影時,陳姿妃被邀請坐在主位,兩旁為索馬利蘭官員,感謝她半年來不放棄、無私的付出。今年一月陳姿妃回台,她說,「我擔心七個示範病房會不會在我不在時,全部鬆散退步;也擔心行政主管沒有全力督促。」
「另一方面,我又期盼他們能夠在我不在的一個月內,將醫院剩下的六個病房做改革整頓作。」
令人欣慰的是,二月重返非洲時,見到七個示範病房不但保持很好的制度與環境,甚至還帶領其他的病房一起改善。她說「這真的是令人高興的結果,播下的種子終於開花。」
很多訪客到醫院病房,都很驚訝與讚賞病房新的改革面貌,且拚命詢問:「是誰改變了這一切?」學生都很驕傲地回答:「我的老師,Cristina。她一個人在這裡教導我們,她來自台灣」。
訪客稱讚說:「她一定是個很有能力的人,可否請她永遠留在索馬利蘭?」陳姿妃聽完後,除了感動外,還是感動。
陳姿妃說,能夠順利的完成護理訓練的任務,背後付出許多的艱辛,除了組織以外,隻身在異鄉也要克服水土不服、文化差異。
台灣的伙伴也不斷鼓勵,希望埋在非洲的種子,在注入活水後,總有一天可以發芽茁壯。
有了改變,就會有希望。有了精神支柱,讓陳姿妃心情低潮時,可以平常心面對,讓自己心境歸零。大家相信,這一條改變非洲醫療之路相當漫長。不能因此灰心喪志,澆熄熱忱。
秉持著護理專業,在醫療的義診服務、護理教育及抗煞防疫,陳姿妃實踐「醫療無國界」的真理,並且用她柔軟的手,撫慰災難人民的創傷,也燃起貧窮心靈的溫暖希望。
這就是陳姿妃,台灣的南丁格爾。她說,未來她還是會不斷參加國際醫療行動,為整個地球盡心,為接受她醫療協助的人點燃一把愛的火。
當選十大傑出女青年的女性,分別在食品科學及生物化學、婦幼維安、科技成就、捍衛弱勢、消防、醫療賑災、運動競技、抗疫保健、和繪畫藝術等領域貢獻卓著獲獎,獎勵雖輕卻意義重大。
這次的十大傑出女青年選拔,由
中華民國歷屆十大傑出女青年協會、財團法人真善美基金會、中國青年救國團主辦。(2007-03-09 夸父老鷹🦅,Cidal Palang 吉達兒 巴狼、Wagi Qwali 瓦紀瓜歷)
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6yi7 IG:6.yi.7
剪接:6yi7
錄音/監製:熊仔
後製:Allen Flex
outro beat by rgry
6yi7
這裡是哪裡從鬼門關爬起
我再次我拿筆看著大嘻哈時代
我笑你是哪裡你到底是哪裡
像大象踩螞蟻沒疫苗你媽B我跟你敬個禮
我是I’m ready to die 浪子回頭金不換
蝦格煙霧迷漫蛤 不聽電音聽慢搖
進不了種子選手我只能亂聊
被你說背景我背離我兄弟我被你搞背棄火
我被你你打敗我為民除害
被你說卑都我生命的悲鳴像是DA BABY喔
好悲淒我跟你說聲good Night
Virus 擊退你的ego
Virus殺了多少people
Virus一直變種你真的好迷濛
Virus Ilke new Blood大嘻哈時代一堆
鬼哭神嚎但只有一個Migos
吸進你的肺 怎麼可能沒有感覺
我沒有covid 我的CT超出範圍
熊
杜拜gang yea
Off the plane yea
有在健身huh
一起練 yea
練個臥推
幫我扶一下
Ima push it up
我要出力啦 (huh!)
兄弟 我聞不出食物的味道了
恭喜你 伴手禮送進你肺泡了
Holy shit 這種厚禮謝了真有夠極限的
獲得那比莫德納還go更hard的heavyhitter
快靈肉分離呼叫聖母瑪莉亞
剩一口氣也要收看大嘻哈
看著大家都在ahhh 模仿multiverse
全台鸚鵡學舌 像是mockingbird
身體被侵略 被什麼侵略
被緊繃的shit
都咳出血 還不讓拎杯送醫院
狂瘦一圈
飛很高
Popping 退燒藥
感覺never stop
地獄走一遭
換來陳時中的shout out
吸進你的肺 怎麼可能沒有感覺
我沒有covid 我的CT超出範圍
background beats by
Allen Flex
rgry
rohan mills
cozy boy
特別感謝 南混音樂工作室
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亂數種子是什麼 在 Sonya 小玉兒 Official Channel Youtube 的精選貼文
「提線木偶____past present & future」6/11全網上線,
一牽一動......此刻由你操作。
小玉兒Sonya,以知性都會女子的身份,將心情訴諸文字,把心境譜成歌曲,個性直爽開朗,時不時發出魔性笑聲且很有想法的她,首次推出個人全新創作EP,內容敘述了三段時空之心境,「過去、現在、未來」。
🎧數位收聽連結:https://lnk.to/SdZPHf1z
🔗更多小玉兒消息
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我不是 ,你的提線木偶。
我想安穩的睡,自由的不受束縛⋯。
你聽過,世界上最殘忍的一句話,是什麼?
你可能不相信,言語可以把一個人逼死。
故事只能往前
過去的一切,我們無從而知。
但我們知道⋯
沒有誰,比自己更重要。
當你沒了自己的時候,你誰都不是。
#應采靈 #楊銘威 跨刀演出
/ Lyrics /
慵懶的 在沙發上
我的眼前 一片漆黑
混亂的 情緒交錯
快忘了活著 的感覺
都在 追求 什麼呢
紙醉 金迷的日子
我想 安穩的睡
自由的不受束縛
我不是 你的提線木偶
慾望不是我 是你給的
我不是 你的提線木偶
被慾望牽制著 我沒有 溫度
也許我很孤單 很寂寞
但我不許 墮落消極
喚醒我的它 是種信仰
我絕不放棄
/音樂製作團隊/
作詞Lyrics:小玉兒
作曲Composer:小玉兒/王士榛
製作人Producer:王士榛 Helix Wang @奇洱文創
編曲 Music Arrangement :陳昭宇 Chao-Yu Chen
吉他:陳昭宇 Chao-Yu Chen
弦樂編寫Strings Arrangement:陳昭宇 Chao-Yu Chen
小提琴手Violin:王雅慈 Heidi Wang
小提琴錄音師 Recording Engineer:陳昭宇 Chao-Yu Chen
小提琴錄音室 Recording Studio:MeOW Music Studio
配唱製作人 Vocal Producer:吳鎮安 Diyang Wu
和聲編寫 Chorus Arranger:楊博涵 Patrick Yang @奇洱文創
和聲 Background Vocals:楊博涵 Patrick Yang
人聲錄音師 Vocal Recording Engineer:吳鎮安 Diyang Wu
人聲錄音室 Vocal Recording Studios:上路錄音室 T.O.P Studio
混音工程師 Mixing Engineer:王士榛
混音工作室 Mixing Studio:上路錄音室 T.O.P Studio
母帶後期處理 Mastering:Wayson Hsu @奇洱文創
數位發行 Digital distribution:種子音樂 SEEDMUSIC
/MV製作團隊/
主演 Starring|小玉兒 應采靈 楊銘威
監製Producer|施彥碩
導演 Director|方宥琪
導演助理 Director Assistant|曾品潔
製片 Producer|姚舜禹
攝影師 Director of Photography|李佳綺
攝影大助 1st A.C.|蔡宗諺
攝影助理 Assistant Camera|藍嘉祺
攝影器材 Photographic Equipment|妄想機影音製作有限公司
燈光師 Gaffer|利家瑜
燈光組 Gaffer Crew|厲士豪.遲又夫
燈光器材 Light Equipment|元鉅影像工作室
場務Key Grip|永祥影視器材
美術指導Art Director|涂紫甯
執行美術Production Executive|沈昌緯.江巧柔.廖秦慶
梳化 Make-up Artist & Hairstylist|陳淑芳
剪接 Editor|蕭秉亞
調光師 Colorist|李芷璇
平面攝影Plane photography|葛菱
花絮攝影Highlights|羅安邦
特別感謝 Special Thanks|張加薪.貓頭鷹
齊映國際數位有限公司出品
專輯封面設計Album cover design:馬阿瑪 @okidoki studio
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亂數種子是什麼 在 超粒方 Youtube 的最佳解答
每周爆肝系列再度來臨! 這次要來講的是漫威新影集《獵鷹與酷寒戰士》
剪輯: 麗芳、Bruce Lu
監製/編輯:黃豪瑞(Jasper)
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在任務結束之後,他的小組搭檔知會他關於新興起的恐怖組織「旗幟破壞者」的訊息,
這個組織認為被彈指之後的世界確實是更好的世界,
更提倡一個沒有國籍、邊界的聯合世界。
順帶一提,這名搭檔是瓦金托瑞斯,在漫畫中也有帶著獵鷹的稱號,
差別就在於他是被實驗變成人鳥的混合體,不是靠機械飛行。
這個角色在漫畫中是在Sam Wilson: Captain America這個漫畫故事線中首次出現,
其中的故事提到了山姆接下年邁的美國隊長的位置,
更與旗幟破壞者以及「山寨美國隊長」USAgent交手,
所以這影集應該有受到那個系列啟發。
托瑞斯更是向山姆提起了一個陰謀論,說美國隊長住在月球上,
在漫畫中,月球上確實有人,像是之前推出影集卻完全失敗的異人族,
或是即將在動畫系列What if 出現的觀察者。
那麼,有些人一定非常好奇,美國隊長到底去哪裡了?
之前《終局之戰》的導演有解答老隊長的來龍去脈(雖然跟編劇的回答完全互相牴觸)
他們說,隊長真的是在另一個時間線與佩姬白頭偕老,
最後才回到這個時間線把盾牌交給山姆。
所以...他也許是又回到了原本的時間線?或者是不想要造成麻煩,就此歸隱了。
記得,在《蜘蛛人:離家日》之中,我們看到學生製作的影片之中有其中一個畫面是"RIP美國隊長"
所以至少世界認為他是死的
注意此處獵鷹說了一句話:
"When things get better for a group, it gets worse for others"
這裡,我們看到了漫威也許真的想要透過這部政治驚悚影集探討一些不一樣的議題,
獵鷹這句話也許不是在諷刺某個特定的事件,但是絕對是在闡述最近的政治紛爭,
無論是去年的BLM,兩方都無盡地爭論到底誰獲得了比較多好處、特權。
或是近期因為某些族群因為覺得受到進步派興起而日漸壯大的民粹主義,
現代兩極化的政治,全都是起因於「我的東西被另一群人奪走了」。
如英國脫歐,就是原本的英國人因為歐盟移民而感到自己的生存空間被壓縮,
就是因為傳統的價值受到挑戰,而一開口就受到訕笑,才會使脫歐公投成功
甚至是到台灣最近雙方都互相恥笑的政治,全都來自於這種相互「受剝奪感」。
一旦作出修正、反彈,又換成另一方受到壓迫,於此開啟了無盡的循環。
這就只是一句話而已,也許是我想要漫威有深度,為了尋求意義而過度解讀,
但是我不這麼認為,正因為這一集接下來的發展,你馬上就會看到他們欲探討的議題了。
任務完成,山姆來到華盛頓DC發表演說,將美國隊長的盾牌隆重的歸還給政府保管,
他認為一個象徵,如果少了背後帶來象徵的人,就會失去意義。
這種觀點跟《黑暗騎士》三部曲所闡述的觀點完全相反,或許很多人也不會認同,
但是這兩種觀點並沒有對錯,象徵確實是能夠給人帶來希望以及啟發,
然而,如果實際履行理想的人已經不在了,我們是否只是在緬懷歷史?
《獵鷹與酷寒戰士》從前幾場戲就連續展現
它將用超級英雄的故事探討再人性不過的問題:
傳承以及身分。
什麼是傳承?傳承不就是在一個你永遠也看不到的花園裡種下一顆種子,
這不只跟傳承者有關,那些往後在花園裡倘佯的人們,
也必須面對維護這個花園的重擔。
我們,要如何知道前人對於他傳承事物的期待是什麼,其他人又是怎麼看待我們處理這些傳承的?
究竟,我們有沒有義務接下這個我們不願接下、或是無法接下的責任?
美國隊長確實是一個傳奇性的象徵,他象徵著希望、改變、以及堅毅不拔的精神,
有些人也許會說山姆將盾牌歸還政府保管,
將美國隊長的稱號拱手讓人的選擇是個不負責任,甚至懦弱的展現。
但這也正是漫威英雄吸引人之處。
在多數時候,我們看到的英雄,摘下面具終究是一個「人」,
對自己身分感到懷疑、為自己能力不足感到懼怕,是再也人性不過的事了。
山姆可能是因為認為自己不夠格,也可能是不想活在史帝夫的陰影之中。
無論如何,如果這影集接下來能夠不只是蜻蜓點水地探討這個主題,那絕對會是漫威的一大創舉。
接下來,有在現場的戰爭機器找他私下聊天,在對話中隱隱透露了自己擔憂,
現在鋼鐵人跟美國隊長都走了,輪到誰來保護世界?
不需要明說,其實我們也看得出來他自己正在思索如何維護鋼鐵人的遺志,
我就問一句:
為什麼我們這麼少看到超級英雄作品的角色用這種「表面說一句,心理說另一句」的方式呈現?
就因為他們穿著緊身衣,不代表我們不能像這樣給他們微妙的對白啊!
故事此時一個大轉折,我們看到巴奇,也就是酷寒戰士,殘忍地屠殺一群人,
這段真的超兒童不宜,
最後甚至還冷血處決了一個只是剛好倒楣經過現場的路人。
巴奇突然驚醒,我們才知道這全是一場夢境。
在這裡,你可以看到巴奇睡在地板上,這正是戰爭對他帶來的影響,
山姆在《美國隊長2》也有提到這點
畫面再切到他坐在諮商室,心理諮商師問他最近做了什麼噩夢,
想當然耳,他含糊帶過,
但是坦承了他依照諮商師的指示開始「彌補過去」,也就是修正了他在酷寒戰士時期所犯下的錯,
其中一個目標就是被他拱成參議員的九頭蛇走狗,
而他彌補的方式,就是讓參議員被逮捕。
而這整段-抱歉,我會一直稱讚這部影集-透過與諮商師的對話直接尖銳地解構巴奇這個角色,
更在這場極為安靜,後半段甚至只有特寫的戲之中,探討創傷後遺症的影響。
注意此處用了異常的構圖,讓巴奇處於壁紙下方,
象徵著他現在仍然受到這個看似祥和的世界壓迫。
巴奇一直以來都是像是個襯托美國隊長的配角,現在我們終於開始進入他的本質。
跟汪達一樣,這影集透過他來探討創傷,
但是巴奇的創傷不是來自於他所失去的親人,而是自己在過去犯下的駭人罪行,
雖然他並不是出於自願,但是就如現實生活中,
人們總會將許多錯誤完全怪罪於自己身上,久而久之,
這就形成了一層如繭一般的防護網,把所有試圖親近之人都拒於門外。
就如巴奇現在所做的一樣,我們害怕會再次犯錯,即使那錯誤並不見得是出於自己。
即使是如這場戲之中的醫生,堅定地告訴巴奇「你自由了」,
失去指令和目標的他反而變得漫無目地與迷惘,
這個世界仍然有如囚牢,好似隨時都會再次把他一把攫走
而每個人面對創傷的方式也都有所不同,有時較為劇烈,
像是把一整個城鎮綁架飾演一場情境喜劇之類的劇烈法。
有時,如巴奇,不過就是想彌補自己曾造成的傷害。
無論採用什麼方式面對,漫威目前這兩部影集都顯示「孤立」所帶來的附帶傷害,
就這樣,在這五分鐘之內,這影集就給巴奇帶來了好幾部電影都無法達成的立體。
回到故事劇情,我們看到巴奇幫鄰居解決糾紛之後-
你沒有聽錯,幫鄰居解決糾紛,這影集就是這麼日常化,我超愛。
這也讓人想起了美國隊長第一集,
巴奇真的很愛在巷子裡救人。
兩人到壽司店吃飯,而鄰居就這樣一言不合幫他把妹,
問服務生要不要跟巴奇約會,而對方就這樣爽快地答應。
但是鄰居在看到桌上的紅豆麻糬之後,突然潸然淚下,
說他兒子以前最愛吃麻糬,但是在出差的時候突然被殺害,警方也不願意告知死因。
我們可以看得到巴奇的神情不太舒服,等一下就會知道為什麼了。
接下來的這場戲則更讓人驚喜,畫面來到了山姆的老家,
我們才知道他有個妹妹,還有兩個外甥,
在對話之中,我們得知了妹妹因為經濟困難而想要賣掉父母親所遺留的的漁船,
但是山姆不願意,認為一定有其他的解決辦法,他可是復仇者聯盟的獵鷹啊!
這一整段,以及接下來的許多橋段,都是用這種寫實主義的自然手法拍攝,
運用手持鏡頭,親密地跟隨角色。
如果你給一個不知情的人看,他甚至會以為這是個小眾獨立電影。
(再次表示,我真的超愛。)
在多次上演拯救世界以及英雄內心掙扎的偉大戲碼之後,
漫威在山姆身上第一次探討了所有人-幾乎所有人-
都會面臨的問題:錢。
你可能會想問:為什麼?
漫威有這麼多形形色色的角色,為什麼要兩個角色探討如此稀鬆平常的問題?
但這也許就是重點-希望是啦。
這影集接著《汪達幻視》的奇異詭譎,從預告中看來似乎又要走回漫威的公式化,
可能是間諜片、又是可能戰爭片,總之就是會以很爽的動作戲作為核心。
然而,第一集直接告訴了觀眾,不,這並不只是那樣的影集,
我們要把這幾個角色當成人來看,這已經不再是你習慣的超級英雄作品了。
而在這樣的切入點之下,
我們更能夠深刻體會彈指以及五年後反彈指兩大事件對於這個世界的劇烈影響,
這不再只是個毀天滅地的危機,而是深刻影響到原先社會的本質,甚至造成歧異的變因。
想想看,在彈指之後,世界全然失序,有些人失去身邊的人,重要基礎機能無法運作,
在一陣慌張之後,世界好不容易恢復運作,人們好不容易學會放下,
但是...在五年之後,浩克彈指,消失的人口忽然又出現。
這好不容易重新建立的秩序又瞬間被打亂,
人們辛苦建立的生命觀又變成了不知如何應對的焦慮。
光是從山姆與沒被彈走的妹妹對話就能看得出來,
那些留在世上的人,必須獨自面對被彈掉的人無須面對的恐懼以及無助,
當然也無法維持正向思考,只求如何生存下去。
而這也不只是漫威奇幻的世界,在現實世界中的2020年之後,
我們恐怕也無法完全回復以往的狀態。
說說看,即使是在疫情完全解決之後,你敢不戴口罩上捷運嗎?
故事回到山姆身上,他與妹妹到銀行貸款,但是,即使山姆是個多次拯救世界的英雄,
銀行還是無法借錢,他們只能悻悻然地離開。
這十足顯現了山姆所代表的問題,即使是像他這樣的英雄,
還是會面臨現在眾多非裔美國人面臨的問題。
不是明擺著的歧視,那當然還是有,而是這種因為膚色而產生的差別待遇,
我不敢說如果他是白人就能馬上借到錢什麼的,但是這場戲絕對是有其諷刺標的,
無論是日漸重新崛起的種族主義,還是只能在底層打轉、永不得翻身的邊緣族群。
更是一再深化「彈指」這個漫威大事件對於一般市民所造成的影響,
這不只是失去自己親近的人而已,更是加強了人與人之間的隔閡以及不信任。
全宇宙的人,等於是硬生生地產生了五年的代溝。
也許,山姆無法接下美國隊長的傳承,還是與自己的身分不斷掙扎,
就是因為他打從心底知道,分歧的美國,還是無法完全接受他成為美國隊長。
當然,漫畫中也有一個橋段直接講出了這點
下一場戲,則更加深了這點諷刺,
山姆在電視上看到了國防部驚為天人的宣布:
為了維持美國的傳統,保持啟發人的象徵,國家決定指派新一任的美國隊長,
他手上拿的,就是山姆捐贈給博物館的盾牌。
此外,你還可以看到他的腰間掛了一把槍,
一個美國隊長在二戰過後就再也沒有使用過的武器,
當然,你不用槍,怎麼代表美國價值勒?
而這一整段刻意呈現得像《黑袍糾察隊》那種假惺惺的人工英雄形象,
新美國隊長的微笑看起來正義凜然,卻又不懷好意。
再一次地,這影集又強化了「傳承」這主題,
一個人的傳承並不是自己,或是自己真正在乎的人所能夠定義的,
傳承,或是象徵,許多時候只會被某些強大勢力用來操作情勢,達成私利。
但是,這樣反而也更顯現了像是山姆以及巴奇這種人存在的必要性,
也證明美國隊長看上他們繼承自己理念的眼光。
汪達幻視 正義聯盟 獵鷹與酷寒戰士
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亂數種子是什麼 在 亂數種子原理在PTT/Dcard完整相關資訊 的推薦與評價
你的程式夠「亂」嗎? | iThome2016年12月18日· 亂數的產生雖然是不起眼的小函式,有機會的話可以探索一下,因為,它們... 而在API文件會指出,rand()預設的亂數種子是0, ... ... <看更多>
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亂數種子是什麼 在 Re: [請益] 亂數表有沒有規律?? - 精華區ask-why 的推薦與評價
※ 引述《semop (semop)》之銘言:
: 電腦可以產生合乎各種亂數檢測方法、基本上無法逆推的 "真實亂數" (當然
: 有人不同意這是 "真實" 亂數,但這是定義問題) 。
: 只是一般來說,產生這種亂數的運算成本甚高。
: 一個簡單的例子是拿 pi 或 e 值或更不常見的無理數作為基準來製作亂數,
: 它們沒有常用的亂數方法的循環問題,永遠不會重複產生資料。
: 但除非是使用硬體方法,無法產生 "自然亂數" 。
: 現在已經有 https://random.org 這類網站出現,免費公開地提供硬體產生的
: 自然亂數,以後電腦程式使用的亂數資料應該會逐漸改以自然亂數為主了。
: 所以大家以後就別說電腦所使用的亂數都一定是假亂數了。這觀念要改一改。
對不起我是個門外漢,
如果避免了重複使用同一個亂數種子,
以及同一個亂數種子產生的亂數不要多過週期,
為什麼還需要這種自然亂數呢?
譬如以使用者的 input 時間間隔來取種子等等方式, 會遇到什麼限制嗎?
使用偽亂數還會遇到什麼樣的問題與困擾呢?
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 114.42.20.13
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作者: H45 (!H45) 看板: ask-why
標題: Re: [請益] 亂數表有沒有規律??
時間: Tue May 19 03:47:12 2009
※ 引述《StaticVortex ()》之銘言:
: ※ 引述《semop (semop)》之銘言:
: : 電腦可以產生合乎各種亂數檢測方法、基本上無法逆推的 "真實亂數" (當然
: : 有人不同意這是 "真實" 亂數,但這是定義問題) 。
: : 只是一般來說,產生這種亂數的運算成本甚高。
: : 一個簡單的例子是拿 pi 或 e 值或更不常見的無理數作為基準來製作亂數,
: : 它們沒有常用的亂數方法的循環問題,永遠不會重複產生資料。
: : 但除非是使用硬體方法,無法產生 "自然亂數" 。
: : 現在已經有 https://random.org 這類網站出現,免費公開地提供硬體產生的
: : 自然亂數,以後電腦程式使用的亂數資料應該會逐漸改以自然亂數為主了。
: : 所以大家以後就別說電腦所使用的亂數都一定是假亂數了。這觀念要改一改。
: 對不起我是個門外漢,
: 如果避免了重複使用同一個亂數種子,
: 以及同一個亂數種子產生的亂數不要多過週期,
: 為什麼還需要這種自然亂數呢?
: 譬如以使用者的 input 時間間隔來取種子等等方式, 會遇到什麼限制嗎?
: 使用偽亂數還會遇到什麼樣的問題與困擾呢?
此問題應回歸於:為何需要亂數?
因實際需求,有些亂數要求無法預測以提升系統安全
有些亂數要求分佈足夠均勻以提升搜尋效果
而有些亂數要求模擬真實環境以測試系統容錯能力
基於以上需求,有些情況並非虛擬亂數可以滿足
無法預測的特性乃自然亂數優於虛擬亂數的原因之一
在一般的情況下
虛擬亂數 (如 Java 內建 Random 類別所含演算法) 已經足以應付大部分的需求
好比說:隨機從題庫抓練習題、隨機閱讀網路的一篇文章
並不需要多麼難以預測的亂數源,只要虛擬亂數即可。
然而,需要絕對無法被猜到的情況下,自然亂數比虛擬亂數更加可靠
好比說:隨機產生加密金鑰、隨機產生雜訊
自然亂數保證任何人都無法準確地猜到未來的亂數是多少
畢竟人類還沒有能力預言這個世界的所有細節。
回到原發問者的問題:以使用者的 input 時間間隔來取種子的方式會遇到什麼限制?
假設使用者 input 時間間隔足夠稱為自然亂數 (不是由機器精準地以固定時間輸入)
那麼,此種子即為自然亂數,後面的種種運算都是基於自然亂數的結果
此時間間隔不能說是偽亂數。
然而,如果將自然亂數再做一次虛擬亂數演算法所得到的數值,並不能稱之為自然亂數
因為每一次運算所得到數值都與自然亂數相關
連續做多次虛擬亂數演算法所得到一連串數字彼此之間有關聯
這些數字只能代表同一個自然亂數的衍生物
只要知道第一個數字是多少,後面的數字全部都可以推算出來
相對地,一連串真正的自然亂數是知道第一個數字,仍然無法推算出其他亂數是多少。
舉例而言,你有辦法知道另一個使用者 (人) input 的時間間隔嗎?
--
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◆ From: 140.116.247.13
> -------------------------------------------------------------------------- <
作者: H45 (!H45) 看板: ask-why
標題: Re: [請益] 亂數表有沒有規律??
時間: Tue May 19 19:37:22 2009
:
: 然而,如果將自然亂數再做一次虛擬亂數演算法所得到的數值,並不能稱之為自然亂數
: 因為每一次運算所得到數值都與自然亂數相關
: 連續做多次虛擬亂數演算法所得到一連串數字彼此之間有關聯
: 這些數字只能代表同一個自然亂數的衍生物
: 只要知道第一個數字是多少,後面的數字全部都可以推算出來
: 相對地,一連串真正的自然亂數是知道第一個數字,仍然無法推算出其他亂數是多少。
:
: 舉例而言,你有辦法知道另一個使用者 (人) input 的時間間隔嗎?
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: ◆ From: 140.116.247.13
: → HuangJC:亂數的亂度也很重要,以前拿到一個 0x00~0xFF 的亂數時,都 05/19 12:48
: → HuangJC:自己任意擴展到 0x0000~0xFFFF 使用,老實說沒數學底子,心 05/19 12:48
: → HuangJC:裏很虛,不知有沒有造成某一區特別偏重的問題 05/19 12:48
亂度我不清楚是什麼,但是我知道均勻度可以用數字簡單估測。
假設你說的亂度就是我說的均勻度
我必須提出一點:
自然亂數的分佈不太均勻
若自然亂數比任何虛擬亂數都均勻
那麼下一個時間點的自然亂數比虛擬亂數更容易預測
然而事實卻是自然亂數比虛擬亂數還要難預測,而且自然亂數的分佈並沒有比較均勻
換言之,以均勻為目標的虛擬亂數反而比自然亂數還要均勻。
回到你的問題,0x00~0xFF 擴展至 0x0000~0xFFFF 是非 onto 的對映關係
也就是說,有些對應域的數值不會被定義域的數值對映到。
如果你早就知道這一點的話,下一個問題是「會不會有某一區特別偏重」
答案是視你的亂數產生法而定,就我所知的三個亂數產生法而言
有些亂數產生法非常不均勻,但是很難預測下一個時間點運算出來的亂數
也有些亂數產生法非常均勻,可是用人腦都知道下一個時間點算出來的會是多少。
以你擔心某一區偏重的問題而言
可以用均勻分佈之亂數產生器來解決
(附帶一提,Java 內建的 Random 之演算法是屬於不均勻,但是很難預測的那種)
: → HuangJC:人輸入的時間間隔也會受 clock 取樣影響,出現數位化的邊界 05/19 12:49
: → HuangJC:當然如果能以量子級的取樣,那我絕不擔心 :P 05/19 12:50
取樣得愈細,某位數以下的數值愈可以當作亂數 (想像細至 1E-10 cm)
這麼小的數值,幾乎可以歸至誤差或是雜訊
只要誤差或雜訊干擾大到某個程度 (想像誤差是 -1E-9 ~ 1E-9 cm)
下一個時間點的取樣結果幾乎不可能被預測,畢竟人類還沒辦法完全掌握誤差和雜訊。
以你說的 clock 取樣影響,人輸入的時間間隔之最小單位就是一個 clock
但是人輸入的時間間隔難以預測,再加上其他電路的干擾
可以讓誤差大過 clock 取樣的好幾倍……這樣還需要擔心亂數不亂嗎?
我是不太懂為什麼一定要到量子級才不用擔心,難道 clock 還不夠細...?
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 122.117.172.148
> -------------------------------------------------------------------------- <
作者: HuangJC (吹笛牧童) 看板: ask-why
標題: Re: [請益] 亂數表有沒有規律??
時間: Wed May 20 11:17:34 2009
: 回到你的問題,0x00~0xFF 擴展至 0x0000~0xFFFF 是非 onto 的對映關係
這個 onto 我不會翻譯..
: 也就是說,有些對應域的數值不會被定義域的數值對映到。
: 如果你早就知道這一點的話,下一個問題是「會不會有某一區特別偏重」
: : → HuangJC:人輸入的時間間隔也會受 clock 取樣影響,出現數位化的邊界 05/19 12:49
: : → HuangJC:當然如果能以量子級的取樣,那我絕不擔心 :P 05/19 12:50
: → H45:以亂數在二維平面上隨機取點卻繪出一條直線的機率也太低了吧 05/20 05:16
: 推 HuangJC:因為沒有很均勻呀.. 05/20 10:33
int r=random(); // 0x00~0xFF
//欲擴擴至 0x0000~0xFFFF,從前的精典做法是用乘法擴展
//而我用過的 basic 指令是從浮點數開始的
double R=r/256.0; // 0.0~1.0
int result=R*65536; //0x0000~0xFFFF
事實上 result 只會有 256 種變化,也許這就是你說的 非onto
把這 256 種變化撒在繪圖平面上,就變出 256 條直線了
當然直線只是隱隱約約,但眼睛看得出來
一個很簡單的方法是直接移位擴展
int r=random()<<8|random(); //0x0000~0xFFFF
但我不清楚前8位元如果和後8位元間形成某種數學關係
(因為想要均勻,且沒引入任何外部種子,所以我只好用虛擬亂數)
會不會出現的亂數冒出很巧的規律
比如,第 0,2,4,6 偶數次的亂數是外部引入(鍵盤點擊時間)亂數好了
而第 1,3,5,7 奇數次的亂數是前一次直接乘2(溢位丟棄) XD
是的,我故意用了可觀察的邏輯,但的確造出很慘的效果
r=0x0000;
r=0x0102;
r=0x0204;
r=0x0408; //比如這個,前面04時,後面就只可能 08,不可能有其他值
點擊鍵盤和取樣頻率間的關係也類似這樣
雖然我點擊鍵盤的速度有無限種可能 (限制在 0~1秒間,但速度仍有無限多種)
但我的取樣頻率只有 10次/1秒 ,那取回的亂數值就只有 10種
雖然你主張頻率本身也會受雜訊干擾
但總之我的讀值只有 1~10
雜訊並不會進入我的讀值,這就是數位化呀~
另一種講法是我讀回的是秒數,所以 10次/1秒 可讀回的點是
0.1,0.2,0.3~~~ 1.0 這樣好了,但讀值不是 0.1秒
因為雜訊使 clock 飄移,可能讀回 0.11秒 或 0.09秒
這其實是有兩組不同的頻率才做得到
一個做 wait ,一個去讀秒,所以才能讀到 0.11 or 0.09
不然再怎麼漂我也不會讀到小數下兩位
而即使如此,雜訊也不會太大,不足以把讀值打散到均勻
我們將會看到繪出的直線在 0.1 的附近抖動(總共有十條直線)
這怎麼辦?還是不能用的
事實上我可以用前面談的移位擴展來做(這次談十進制)
random() spec : 1~10 ,剛才說鍵盤亂數只有這樣的辨識度
int R=(random()-1)*10+(random()-1); //這樣擴展成 0~99 了
好像蠻理想的 XD
不過同一個人打字有相似的均勻度
會不會連續取樣時都落在 0.3~0.7 之間
而 0.1 一直沒出現呢?
一直沒出現我還是不能用啊,結果是要把統計及權重搬出來
幫我把亂數拉散變成平均分佈嗎?
(讀到 0.3 變 0.1,讀到 0.7 變 1.0;而且不是線性擴展)
總之,一個來源不均勻的東西,還要用一堆數學式去搓它
搓不好在繪圖時就看到一條一條有序的線
就說雜訊好了,在 EMI 實驗室也會看到不像雜訊的雜訊
一般解釋當然是環境噪音
不過環境噪音在反射的過程中可能會特別出現整數倍的共鳴
(好像有輛車的喇叭發出 Do,結果高八度低八度的 Do 同時都共鳴了)
一般我們測的 IC 如果在某頻率有雜訊
那麼整數倍的頻率也可以觀察一下是不是也有雜訊
更別說全天下都在流行某頻率時 (比如 GSM 雙頻手機,你帶進來不就專搞這雙頻?)
一起開機..一起來,變得很規律 *_*
結果雜訊就好像海浪,它不是均勻的
它是一波一波的,還會漲潮退潮 XD
你說海浪的成因很複雜嗎?受全世界所有生物泡澡排洩的影響
但你明明看到它的拍打還蠻有頻率的不是?
我看這堆雜訊還是有共鳴的 *_*
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◆ From: 61.219.65.16
> -------------------------------------------------------------------------- <
作者: H45 (!H45) 看板: ask-why
標題: Re: [請益] 亂數表有沒有規律??
時間: Wed May 20 11:43:12 2009
※ 引述《HuangJC (吹笛牧童)》之銘言:
: : 回到你的問題,0x00~0xFF 擴展至 0x0000~0xFFFF 是非 onto 的對映關係
: 這個 onto 我不會翻譯..
: : 也就是說,有些對應域的數值不會被定義域的數值對映到。
: : 如果你早就知道這一點的話,下一個問題是「會不會有某一區特別偏重」
: : → H45:以亂數在二維平面上隨機取點卻繪出一條直線的機率也太低了吧 05/20 05:16
: : 推 HuangJC:因為沒有很均勻呀.. 05/20 10:33
: int r=random(); // 0x00~0xFF
: //欲擴擴至 0x0000~0xFFFF,從前的精典做法是用乘法擴展
: //而我用過的 basic 指令是從浮點數開始的
: double R=r/256.0; // 0.0~1.0
: int result=R*65536; //0x0000~0xFFFF
: 事實上 result 只會有 256 種變化,也許這就是你說的 非onto
: 把這 256 種變化撒在繪圖平面上,就變出 256 條直線了
: 當然直線只是隱隱約約,但眼睛看得出來
: 一個很簡單的方法是直接移位擴展
: int r=random()<<8|random(); //0x0000~0xFFFF
: 但我不清楚前8位元如果和後8位元間形成某種數學關係
: (因為想要均勻,且沒引入任何外部種子,所以我只好用虛擬亂數)
: 會不會出現的亂數冒出很巧的規律
: 比如,第 0,2,4,6 偶數次的亂數是外部引入(鍵盤點擊時間)亂數好了
: 而第 1,3,5,7 奇數次的亂數是前一次直接乘2(溢位丟棄) XD
: 是的,我故意用了可觀察的邏輯,但的確造出很慘的效果
: r=0x0000;
: r=0x0102;
: r=0x0204;
: r=0x0408; //比如這個,前面04時,後面就只可能 08,不可能有其他值
我直接和你說結論:虛擬亂數不是這樣做的。
一個看似很亂的亂數,必須做很大的質數運算
為了計算量的效率,通常會只取最小的幾個位數來運算。
以你的例子而言好了,想要從 0x00 ~ 0xFF 擴展到 0x0000 ~ 0xFFFF
為了符合亂數的大質數運算原則,最好連續取 2 次亂數
再將這兩個亂數排在一起即可。
舉例而言:第一次取的亂數是 0x01, 第二次取的亂數是 0x02
那麼此次得到的亂數擴展到 0x0000 ~ 0xFFFF 就是 0x0102
如果你真的懂亂數產生法的話
應該知道第二次取的亂數是從第一次取完亂數之後的種子做大質數運算而得的吧。
: 點擊鍵盤和取樣頻率間的關係也類似這樣
: 雖然我點擊鍵盤的速度有無限種可能 (限制在 0~1秒間,但速度仍有無限多種)
: 但我的取樣頻率只有 10次/1秒 ,那取回的亂數值就只有 10種
: 雖然你主張頻率本身也會受雜訊干擾
: 但總之我的讀值只有 1~10
: 雜訊並不會進入我的讀值,這就是數位化呀~
: 另一種講法是我讀回的是秒數,所以 10次/1秒 可讀回的點是
: 0.1,0.2,0.3~~~ 1.0 這樣好了,但讀值不是 0.1秒
: 因為雜訊使 clock 飄移,可能讀回 0.11秒 或 0.09秒
: 這其實是有兩組不同的頻率才做得到
: 一個做 wait ,一個去讀秒,所以才能讀到 0.11 or 0.09
: 不然再怎麼漂我也不會讀到小數下兩位
: 而即使如此,雜訊也不會太大,不足以把讀值打散到均勻
: 我們將會看到繪出的直線在 0.1 的附近抖動(總共有十條直線)
: 這怎麼辦?還是不能用的
: 事實上我可以用前面談的移位擴展來做(這次談十進制)
: random() spec : 1~10 ,剛才說鍵盤亂數只有這樣的辨識度
: int R=(random()-1)*10+(random()-1); //這樣擴展成 0~99 了
: 好像蠻理想的 XD
: 不過同一個人打字有相似的均勻度
: 會不會連續取樣時都落在 0.3~0.7 之間
: 而 0.1 一直沒出現呢?
: 一直沒出現我還是不能用啊,結果是要把統計及權重搬出來
: 幫我把亂數拉散變成平均分佈嗎?
: (讀到 0.3 變 0.1,讀到 0.7 變 1.0;而且不是線性擴展)
: 總之,一個來源不均勻的東西,還要用一堆數學式去搓它
: 搓不好在繪圖時就看到一條一條有序的線
: 就說雜訊好了,在 EMI 實驗室也會看到不像雜訊的雜訊
: 一般解釋當然是環境噪音
: 不過環境噪音在反射的過程中可能會特別出現整數倍的共鳴
: (好像有輛車的喇叭發出 Do,結果高八度低八度的 Do 同時都共鳴了)
: 一般我們測的 IC 如果在某頻率有雜訊
: 那麼整數倍的頻率也可以觀察一下是不是也有雜訊
: 更別說全天下都在流行某頻率時 (比如 GSM 雙頻手機,你帶進來不就專搞這雙頻?)
: 一起開機..一起來,變得很規律 *_*
: 結果雜訊就好像海浪,它不是均勻的
: 它是一波一波的,還會漲潮退潮 XD
: 你說海浪的成因很複雜嗎?受全世界所有生物泡澡排洩的影響
: 但你明明看到它的拍打還蠻有頻率的不是?
: 我看這堆雜訊還是有共鳴的 *_*
我只回一句話,看能不能了解:
巨觀下,看似一切平靜;微觀下,卻非常混亂。
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◆ From: 140.116.247.13
> -------------------------------------------------------------------------- <
作者: littleshan (我要加入劍道社!) 看板: ask-why
標題: Re: [請益] 亂數表有沒有規律??
時間: Wed May 20 11:49:23 2009
※ 引述《HuangJC (吹笛牧童)》之銘言:
: 點擊鍵盤和取樣頻率間的關係也類似這樣
: 雖然我點擊鍵盤的速度有無限種可能 (限制在 0~1秒間,但速度仍有無限多種)
: 但我的取樣頻率只有 10次/1秒 ,那取回的亂數值就只有 10種
我只能說
你在這邊的做法就錯了
一般是這樣
1. GetLocalTime() // 或是 gettimeofday() 或是 RDTSC, whatever
2. 等待 user 敲鍵盤
3. GetLocalTime(),然後和 1. 取得的值相減
Windows 上 GetLocalTime 精確度是 0.001 秒,
POSIX 的 gettimeofday 精確度是 0.000001 秒,
RDTSC 更猛,是看 CPU clock rate 的,
1G 的 CPU 就是以 0.0000000001 秒為單位
以這種方法取得時間差的個位數字
基本上相當難以預測
若你的手能夠以亳秒為單位做動作
只能說你有一雙神之手
--
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◆ From: 219.87.151.2
> -------------------------------------------------------------------------- <
作者: HuangJC (吹笛牧童) 看板: ask-why
標題: Re: [請益] 亂數表有沒有規律??
時間: Wed May 20 20:24:06 2009
: → littleshan:我是說,你提到「打字間隔集中在0.3~0.7秒」的問題 05/20 12:30
: → littleshan:只要用高精確度的 timer 就可以解決 05/20 12:31
: → littleshan:除非你的手能控制打字間隔落在 X.XX3 秒至 X.XX7 秒間 05/20 12:32
首先說,我看不懂前一篇的質數;我就是需要一個數學家來幫我
(這樣我就不必多回一篇了)
再來我提一下我不懂的細節,而且我不認為夠密就當然夠均勻
舉例來說,如果我有一個夠均勻的亂數,十種變化
int r=random(); // 0~9
我要把它縮小到 9種變化
int R= (r/9.0)*8; // 0~8
這樣,因為不是擴展,絕對不可能有變化太少的問題
但可能偏重於某幾個變化
假設亂數函式並不亂,只是均勻,只是我做證明的工具
我當然可以給它一個偽函式,就簡單遞增,到最大值時繞捲為 0 好了
於是,r= 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9 依序十次
而 R= 0,0,1,2,3,4,5,6,7,8 以無條件捨去來做浮點轉換
反正就算你要四捨五入也會有一樣的問題
好,以上 0 出現兩次
亂數的均勻度要大量才能趨近,否則我只有9種值卻要求做10次,當然不可能公平
那我們做90次好了 (9和10的公倍數;我隱隱聞到質數的道理,但又無法了解)
這90次裏,我希望 r 均勻出現 0~9 九次
然後 R=f(r) 這個公式要改一下,就可以讓 0~8 均勻出現十次
(九十次做完次數才對就好了;但簡單的答案中,循環出現也是可以接受的
因為我不討論有多亂,只先討論均勻)
從這裏可以看出,如果我只有簡單的公式做 R=f(r)
那麼做十次,R=0 會重覆出現兩次
做90次呢?它重覆出現 20次
而畫成圖會怎樣?就是在 R=0 的位置比較粗,變一條直線
不均勻就是這樣呀~
因為只有用簡單的公式去把原始亂數擴展或縮小到我要的範圍
原本的 0x00~0xFF 擴展成 0x0000~0xFFFF,我還算有直覺去解
然後我可以把 65536 的變化程度向內縮,去滿足任何一種(小於65536)範圍的亂數需求
但是這條不均勻惹出的直線,始終會非常明顯
光要亂數是有啦
但好像尾牙抽獎,0號那位同仁每次都比別人多一個中獎機會
你說,這亂數公平嗎?
或者我不要用乘法,用捨去法可以嗎?
R=r,但當 r=9 時,重抽一次
這樣我可不可以聲明 R 的均勻度公平了?
只是有 1/10 的機率會使計算減慢(重抽一次)
當然,大部份時候,這樣設計程式都叫想太多
我們很簡單的把原始亂數除到變成 0~1 的浮點數再乘開就好了
沒有人會知道其實他天生中獎率就比別人低了
只怪他命不好 :P
不好意思,也有黑心程式 XD
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◆ From: 61.219.65.16
如果可以,好像最省事 XD,但如果我要縮至 0~3..總之小心累死,不斷重抽..
※ 編輯: HuangJC 來自: 61.219.65.16 (05/20 22:14)
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作者: littleshan (我要加入劍道社!) 看板: ask-why
標題: Re: [請益] 亂數表有沒有規律??
時間: Wed May 20 23:48:58 2009
※ 引述《HuangJC (吹笛牧童)》之銘言:
[deleted]
: 當然,大部份時候,這樣設計程式都叫想太多
: 我們很簡單的把原始亂數除到變成 0~1 的浮點數再乘開就好了
: 沒有人會知道其實他天生中獎率就比別人低了
: 只怪他命不好 :P
: 不好意思,也有黑心程式 XD
我大概了解了你的意思
然而隨著 random number 的值域愈大
你所說的機率偏差也會隨之縮小
一般程式設計師並不會拿 0.0~0.9 僅有十種變化的 random variable
直接拿去乘 9.0 再做個 floor()
然後就說這是個 0~8 之間的 uniform random integer
若你的原始亂數是 0.000 ~ 0.999 有 1000 種可能
那麼經過運算後
出現 0 的機率僅比出現其它數字的機率大了 0.001
若你的原始亂數是小於 1.0 的 IEEE754 single-precision floating point
機率偏差為 2^-23
這個數字...八百萬分之一
說實話已經很小了 浮點運算誤差造成的影響還比較大
如果不滿意,你還可以改用 double
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◆ From: 61.217.30.156
※ 編輯: littleshan 來自: 61.217.30.156 (05/20 23:55)
> -------------------------------------------------------------------------- <
作者: StaticVortex () 看板: ask-why
標題: Re: [請益] 亂數表有沒有規律??
時間: Wed May 20 23:52:34 2009
感謝回應,
提供幾點迴響,
也許有誤或不足,
希望不吝指教.
關於以使用者擊鍵時間間隔為亂數種子,
可能會由於作業系統對鍵盤緩存的設計,
使得當程式要求讀值時,
在緩存中的幾筆資料在很短的時間內送往程式,
也就失去了原來自然亂數的性質.
https://www.random.org/randomness/
For example, it can be tricky to use keystrokes in this fashion,
because keystrokes are often buffered by the computer's operating system,
meaning that several keystrokes are collected
before they are sent to the program waiting for them.
To a program waiting for the keystrokes,
it will seem as though the keys were pressed almost simultaneously,
and there may not be a lot of randomness there after all.
https://msdn.microsoft.com/en-us/library/aa459265.aspx
Keystrokes occur asynchronously with user action
while the I/O Manager sends the driver an IRP for the read request.
The driver gives the appearance of simultaneously receiving input
from the device and passing the keystroke data to I/O Manager
by maintaining a buffer of keystrokes.
在應用自然亂數於資訊安全時,
如果重複使用虛擬亂數產生器作為新種子,
通常會使產生的亂數品質變差,
https://www.lavarnd.org/faq/prng.html
To achieve output unpredictability of high quality PRNG,
one must start with an unpredictable seed.
Using second PRNG to create the seed does not help
because that simply transfers the problem of seeding onto the second PRNG.
Worse yet, using a PRNG to repeatedly seed another (or even worse the same)
PRNG usually degrades the quality of the output.
但在這篇專利 https://www.google.com/patents?id=ou0gAAAAEBAJ
(
www.lavarnd.org 前身 lavarand 使用的技術
參見 https://www.wired.com/wired/archive/11.08/random.html
Lavarand, a patented system that used Lava Lites to help generate random
numbers. (Patent 5,732,138: "Method for seeding a pseudo-random number
generator with a cryptographic hash of a digitization of a chaotic system.")
)
它將經由渾沌系統產生的自然亂數先雜湊過後再作為種子,
" the present invention pertains to an apparatus and method
for producing a seed for a pseudo-random number generator
from hashing the digitization of a chaotic source.
其理由這麼說
" The cryptographic hashing function serves several purposes.
The cryptographic hash make it difficult to predict the chaotic system.
Furthermore, small variations in the digitized chaotic system
will produce extremely different binary strings.
In addition, knowledge about the cryptographic hash
yields no information regarding the chaotic system.
其舉了 state of clouds 作為例子說明
locality inherent 使渾沌系統在某些程度上可以被預測,
而使用 hash function 轉換 後 可以消抹 locality inherent 性質.
( given hash(x) , it is hard to find hash(x+1) )
不過經過一次雜湊, 為什麼不會像前面引文所指,反而使亂數品質變差呢?
如果跳過雜湊, 直接將自然亂數作為亂數種子丟到虛擬亂數產生器所產生的金鑰,
沒辦法有效消抹 locality inherent 性質 嗎?
※ 引述《H45 (!H45)》之銘言:
: 此問題應回歸於:為何需要亂數?
: 因實際需求,有些亂數要求無法預測以提升系統安全
: 有些亂數要求分佈足夠均勻以提升搜尋效果
: 而有些亂數要求模擬真實環境以測試系統容錯能力
: 基於以上需求,有些情況並非虛擬亂數可以滿足
: 無法預測的特性乃自然亂數優於虛擬亂數的原因之一
: 在一般的情況下
: 虛擬亂數 (如 Java 內建 Random 類別所含演算法) 已經足以應付大部分的需求
: 好比說:隨機從題庫抓練習題、隨機閱讀網路的一篇文章
: 並不需要多麼難以預測的亂數源,只要虛擬亂數即可。
: 然而,需要絕對無法被猜到的情況下,自然亂數比虛擬亂數更加可靠
: 好比說:隨機產生加密金鑰、隨機產生雜訊
: 自然亂數保證任何人都無法準確地猜到未來的亂數是多少
: 畢竟人類還沒有能力預言這個世界的所有細節。
: 回到原發問者的問題:以使用者的 input 時間間隔來取種子的方式會遇到什麼限制?
: 假設使用者 input 時間間隔足夠稱為自然亂數 (不是由機器精準地以固定時間輸入)
: 那麼,此種子即為自然亂數,後面的種種運算都是基於自然亂數的結果
: 此時間間隔不能說是偽亂數。
: 然而,如果將自然亂數再做一次虛擬亂數演算法所得到的數值,並不能稱之為自然亂數
: 因為每一次運算所得到數值都與自然亂數相關
: 連續做多次虛擬亂數演算法所得到一連串數字彼此之間有關聯
: 這些數字只能代表同一個自然亂數的衍生物
: 只要知道第一個數字是多少,後面的數字全部都可以推算出來
: 相對地,一連串真正的自然亂數是知道第一個數字,仍然無法推算出其他亂數是多少。
: 舉例而言,你有辦法知道另一個使用者 (人) input 的時間間隔嗎?
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◆ From: 114.42.20.13
> -------------------------------------------------------------------------- <
作者: littleshan (我要加入劍道社!) 看板: ask-why
標題: Re: [請益] 亂數表有沒有規律??
時間: Thu May 21 17:46:17 2009
※ 引述《littleshan (我要加入劍道社!)》之銘言:
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◆ From: 61.217.30.156
※ 編輯: littleshan 來自: 61.217.30.156 (05/20 23:55)
的確就只有 R=0 的機率比其它值高一點點
P( R=0 ) = P( 0.000 <= r <= 0.111 ) = 0.112
P( R=1 ) = P( 0.112 <= r <= 0.222 ) = 0.111
...
P( R=8 ) = P( 0.889 <= r <= 0.999 ) = 0.111
像這種情況 取十次 3-state random variable 再去轉換成 2-state random variable
那麼機率偏差是 3^-10 大約是六萬分之一
甚至你可以用 rejection sampling
0, 1, 2 三種情況,抽到 2 就重新 sample
看起來重新 sample 的機率達 1/3 似乎效率很差
但平均而言,僅需 1.5 次的 sampling 就可以取得無偏差的 random variable
效率甚至比前述取十次的方法還好 (以 amortized analysis 的角度)
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