Geri Dön

Çok odaklı yaklaşımla esnek rastgele sayılar üretilmesi

Generate soft random numbers with a multi-focus approach

PDF İndir

  1. Tez No: 782334
  2. Yazar: TUNCAY ULUYURT
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ORHAN KESEMEN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 115

Özet

Rastgele sayı üretimi istatistik ve veri biliminin en temel konularından birisidir. Rastgele sayılar istatistiksel simülasyonlar, makine öğrenmesi, eğitim, savunma sanayisi, bilgisayar oyunları gibi birçok alanda yaygın bir biçimde kullanılmaktadır. Bu çalışmada rastgele sayı üreteçlerini kullanarak değişken uyuşmazlığa sahip esnek rastgele sayı üretilmesinin algoritması geliştirilmiştir. Önerilen esnek rastgele sayıların formülasyonu ve momentlerinin formülasyonları hesaplanmıştır. Birçok uygulamada kullanılan yarı rastgele sayılar ile sözde rastgele sayılar arasında köprü oluşturacak bir yaklaşım olan esnek rastgele sayı üreteci geliştirilmiştir. Esnek rastgele sayıların geliştirilmesinde kullanılan esneklik parametresi [0,1] arasında bir değer alabilmektedir. Esneklik parametresinin 0 olması durumunda beklenen yarı rastgele sayılar, sıfıra yakın olması durumunda yarı rastgele sayılar, 1 olması durumunda ise sözde rastgele sayılar üretilmektedir. Beş farklı dağılımdan farklı örneklem boyutlarında üretilen esnek rastgele sayıların esneklik parametresi artıkça uyuşmazlık ölçüsünün düzgün bir şekilde arttığı yapılan simülasyonlarda gözlenmiştir. Simülasyonlarda üretilen tüm esnek rastgele sayılar üç farklı uyum iyiliğine testine tabii tutulmuştur. Esneklik parametresi azaldıkça hipotezin reddedilme yüzdesinin düştüğü ve hipotezin I. tip hatası azalır.

Özet (Çeviri)

Random number generation is one of the most fundamental topics in statistics and data science. Random numbers are widely used in many fields such as statistical simulations, machine learning, education, defense industry, computer games. In this study, an algorithm for generating soft random numbers with variable discrepancy is developed using random number generators. The formulation of the proposed soft random numbers and the formulations of their moments are calculated. A soft random number generator, which is an approach to bridge the quasi-random numbers used in many applications and the pseudo-random numbers, has been developed. The softening parameter used in the development of soft random numbers can take a value between [0,1]. If the softening parameter is 0, grid quasi-random numbers are generated, if it is close to zero, quasi-random numbers, and if it is 1, pseudo-random numbers are generated. It has been observed in the simulations that the size of the discrepancy increases regularly as the softening parameter of the soft random numbers generated in different sample sizes from five different distributions increases. All soft random numbers generated in the simulations were tested for three different goodness of fit. It was observed that as the soft parameter decreased, the percentage of rejection of the hypothesis decreased and the type I error of the hypothesis decreases.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    847173

    Fake news classification using machine learning and deep learning approaches

    Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması

    SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR

  2. Tez No

    928992

    Integration of machine learning and optimization models for data-driven decisions: Applications to lot sizing problem with random yield

    Veri tabanlı karar alma için bütünleşik yapay öğrenme ve eniyileme modelleri: Olasılıksal üretim randımanı durumunda lot belirleme problemi uygulamaları

    BIJAN BIBAK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği ve Operasyon Yönetimi

    PROF. DR. AHMET FİKRİ KARAESMEN

  3. Tez No

    434407

    Le bonheur le travail et les choix dans l'ethique

    Etikte mutluluk iş ve seçimler

    YILDIZ GÜL HACIEVLİYAGİL CÜCELOĞLU

    Yüksek Lisans

    Fransızca

    Fransızca

    2016

    FelsefeGalatasaray Üniversitesi

    Felsefe Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖMER AYGÜN

  4. Tez No

    736783

    Evaluating travel mode decisions and transport models in understanding transit equity: The case of greater Toronto and Hamilton area

    Toplu taşımada eşitliği anlamaya yönelik olarak yolculuk türü kararlarının ve ulaşım modellerının değerlendirilmesi: Büyük Toronto alanı ve Hamilton bölgesi vaka çalışması

    ELNAZ YOUSEFZADEH BARRİ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EDA BEYAZIT İNCE

    DOÇ. DR. STEVEN FARBER

  5. Tez No

    955264

    Learning general type-2 fuzzy logic systems for uncertainty quantification

    Belirsizlik nicelleştirilmesi için genel tip-2 bulanik mantik sistemlerinin öğrenilmesi

    YUSUF GÜVEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TUFAN KUMBASAR

Geri Dön