RASTGELE SAYI ÜRETEÇLERİ İÇİN ZAMAN ANALİZİ(RNG).

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 10. Ders.
Advertisements

Diferansiyel Sürüş Sistemi E-posta:
YRD.DOÇ.DR.PINAR YILDIRIM OKAN ÜNİVERSİTESİ
C# İsim uzayları(namespace)
RASTGELE SAYI ÜRETİMİ VE UYGULANAN TESTLER
Uludağ Üniversitesi Fizik Bölümü
DERSLERDE ÖĞRETİM TEKNOLOJİLERİNİN KULLANIMI İLE İLGİLİ ÖĞRENCİ BEKLENTİLERİ: ODTÜ ÖRNEKLEMİ Nergis A. Gürel Köybaşı, Öğretim Teknolojileri Destek Ofisi,
LEVİNTHAL’IN PARADOKSU Allerton House ILLINOIS, A.B.D
Asansör Simülatörünün Ürettiği Sonuçlar Üzerinde Yapılan K-means++ Kümeleme Çalışması ile Trafik Türünün Tahmini M. Fatih ADAK Bilgisayar Mühendisliği.
Dağıtık Simülasyon Sistemlerinde Sanal Global Zaman Hesaplamaları
Hazırlayan: Özlem AYDIN
3. Hipergeometrik Dağılım
GENEL BİYOLOJİYE GİRİŞ
5 Gamma Dağılımı Gamma dağılımının yoğunluk fonksiyonu şöyledir.
OLASILIK DAĞILIMLARI Bu kısımda teorik olasılık dağılımları incelenecektir. Gerçek hayatta birçok olayın dağılımı bu kısımda inceleyeceğimiz çeşitli olasılık.
(Geometry And Tracking) Adnan Kılıç - Uludağ Üniversitesi
ATLAS projesinde yeni yapılanma
PİYANGO SAYISAL LOTO.
Gaziantep Üniversitesi /
Simülasyonların Kullanımı
BİLGİSAYAR SİMÜLASYONLU MADEN EĞİTİM PROGRAMI
SİMULASYONLAR (BENZETİŞİM) (Simulations)
Bilgisayar Destekli Öğretim
Temel Kavramlar, İşlemler, Operatörler
BM-103 Programlamaya Giriş Güz 2014 (8. Sunu)
DENEY TASARIMI VE ANALİZİ (DESIGN AND ANALYSIS OF EXPERIMENTS)
EĞİTSEL YAZILIMLAR GİRİŞ Sibel SOMYÜREK.
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 3. Ders Monte Carlo Benzetimi
BİYOİNFORMATİK NEDİR? BİYOİNFORMATİKTE KULLANILAN SINIFLAMA YÖNTEMLERİ
OLAY, İMKÂNSIZ OLAY, KESİN OLAY
KESİKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİNİN OLASILIK DAĞILIMLARI
HOŞGELDİNİZ HOŞGELDİNİZ UĞURBAYRAMOĞLU. BİYOENFORMATİK  biyolojik problemlerin çözümünde bilişim teknolojilerinin kullanılması.
Elektronik Dergicilik Gökhan Akçapınar Aycan Kavaklı Oumit Farzlı Belkıs Başkan Halil Bozdoğan eee - grup Elektronik Yayıncılık ve.
1. Günlük yaşantıda bilgisayar hangi alanlarda kullanılmaktadır? 2. Bilgisayarın farklı tip ve özellikte olmasının sebepleri neler olabilir? Tartışınız.
Hosoya Üçgeninin Üçgenleri
BİLGİ GÜVENLİĞİ Şifreleme
BİLGİ GÜVENLİĞİ Şifreleme
Doğrusal Hızlandırıcılara Giriş-2
OLASILIK İstatistik Doç. Dr. Şakir GÖRMÜŞ SAÜ.
OLASILIK İstatistik Doç. Dr. Şakir GÖRMÜŞ SAÜ.
Biyoinformatik.
Kesikli ve Sürekli Dağılımlar
KISIM I Matematik Öğretme: Temeller ve Perspektifler
PROJENİN ADI “Doğrusal Konumlandırıcılar” için Profesyonel Kontrol Ara yüz Tasarımı ve İmalatı.
Kesikli Olasılık Dağılımları
Bilişim Teknolojileri için İşletme İstatistiği Yrd. Doç. Dr. Halil İbrahim CEBECİ B.
 Eğitimin geleceğe açılan kapısı olan Eğitim Bilişim Ağı, Yenilik ve Eğitim Teknolojileri Genel Müdürlüğü tarafından yürütülen çevrimiçi bir sosyal eğitim.
Rastgele Değişkenlerin Dağılımları
OLASILIK. OLASILIK Olasılık olayların olabilirliğinin sayılarla ifadesidir. Olasılığın günlük hayatımızda bir çok uygulama alanı vardır. Örneğin; sayısal.
Yapay Zeka Algoritmaları
3. Hipergeometrik Dağılım
BİLİMSEL SÜREÇ BECERİLERİ
BİLGİSAYARDA DONANIM ve YAZILIM
BİR ÖRNEK İÇİN TESTLER BÖLÜM 5.
Parametrik Olmayan İstatistik
Teorem NU4 Lineer Kombinasyonlar ‘de lineer bağımsız bir küme Tanıt
ÖĞRETİM TEKNOLOJİLERİNİN TARİHSEL GELİŞİMİ
BATMAN İL MİLLİ EĞİTİM MÜDÜRLÜĞÜ REHBERLİK ve ARAŞTIRMA MERKEZİ
BATMAN İL MİLLİ EĞİTİM MÜDÜRLÜĞÜ REHBERLİK ve ARAŞTIRMA MERKEZİ
Optimizasyon Teknikleri
BİYOLOJİDE ÖZEL KONULAR
ATLAS RESİMLERİ.
EĞİTİMDE BİLGİSAYAR KULLANIMI
5 Gamma Dağılımı Gamma dağılımının yoğunluk fonksiyonu şöyledir.
Bilgisayar Bilimi Fonksiyonlar-2.
1- Değişim Aralığı (Menzil) Bir serideki en büyük değer ile en küçük değer arasındaki fark olarak tanımlanır. R= X max –Xmin 2 – Ortalama Sapma Seriyi.
OLASILIK DAĞILIMLARI Bu kısımda teorik olasılık dağılımları incelenecektir. Gerçek hayatta birçok olayın dağılımı bu kısımda inceleyeceğimiz çeşitli olasılık.
Ne Öğreneceğiz ! Manyetizma ve Elektromanyetik İndüklenme
SİMULASYONLAR (BENZETİŞİM) (Simulations)
Sunum transkripti:

RASTGELE SAYI ÜRETEÇLERİ İÇİN ZAMAN ANALİZİ(RNG)

2 PROJENİN AMACI Rastgele sayı üreteçleri (RSÜ), yoğun olarak yüksek enerji fiziği simülasyonlarında kullanılır. RSÜ’ nün “motor” unun hızı, hangi rastgele sayı üretecinin kullanılması gerektiğinin karar verilmesinde önemli bir faktördür. Bu çalışma da, farklı motorların hızlarının karşılaştırılması ve bu hızların ATLAS TRT dijitalleştirme simülasyonu (TRT digitization simulation) programına etkisi araştırılmaktadır.

3

4 Sayılar tek başlarına rastgele değildir; sadece uzun sayı dizileri rastgelelik açısından değerlendirilebilir. Rastgele bir sayı, her basamağın aynı oluş olasılığına sahip olduğu, ardışık basamakların birbirinden tamamen bağımsız oldukları bir basamaklar serisi olarak tanımlanır. Rastgele sayı üreticisi, rastgele sayı dizisi üreten bir bilgisayar alt programıdır. Örneklendirirsek:  Yazı-Tura denemeleri  Zar atma  Loto

5 MOTOR Motor, çeşitli algoritmalara göre rastgele sayı üreten bir yazılımdır.

6 CLHEP NEDİR? Yüksek Enerji Fiziği için bir sınıf kütüphanesidir. Peki sadece rastgele sayılar için kullanılan bir kütüphane midir? (Vektör, geometri, …) İsveçli fizikçi Leif Lönblad tarafından 1992 yılında Yüksek Enerji Fiziği Konferansında sunulmuştur. Proje, fizik paketleri içeren Geant4, ZOOM ve SLAC’ taki BaBar deneyinde kullanılmaktadır. Halen ATLAS ve CMS yazılımları bu paketteki sınıfları yoğun olarak kullanmaktadır. Leif Lönnblad

7 Programı Yazarken Kullandığım Motorlar ve Fonksiyonlar

8

9 Farklı Motorlar İçin Binom Motorlarının Grafikleri Ranlux64Engine içinRandEngine için RanecuEngine içinRanluxEngine için Value=time değerleri Data=n değerleri

10

11 SONUÇ Projemde, hangi rastgele sayı üreteci motorunun daha hızlı çalıştığını görmeyi bekliyordum. Ve amacıma ulaştım. Yeni Hedef: Bu çalışmanın neticesini, ATLAS TRT detektörünün simülasyonunda uygulamak.