ランダム: 数字、ビンゴ、サイコロ |
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価格 | 無料 | ダウンロード |
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ジャンル | ユーティリティ | |||
サイズ | 9.5MB | |||
開発者 | Grima Hdez | |||
順位 |
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リリース日 | 2020-03-16 16:00:00 | 評価 | 評価が取得できませんでした。 | |
互換性 | iOS 14.0以降が必要です。 iPhone、iPad および iPod touch 対応。 | |||
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乱数ジェネレーターは、予期せずランダムに選択される数値です。 乱数の用途は複数あり、たとえば、引き分けや高速カード ゲームなどがあります。
特徴:
• 数値ジェネレーター (カスタム範囲)
• ビンゴ(宝くじ)
・ダイスローラー
• リストジェネレーターからのカスタムアイテム
• はい、もしくは、いいえ
• コインを投げる
• カードジェネレーター
• 最初はグー、じゃんけん
• マップポイント
• 色
• 日付時刻
• レタージェネレーター
このアプリケーションを使用すると、描画用の乱数を生成できます。 抽選を行う際の重要な部分は、抽選の当選番号を与える乱数の生成です。 Excel に参加者を書き込み、各参加者に番号を割り当て、乱数を引いて勝者を選びます。 また、抽選の各参加者に何か数字を言ってもらい、この乱数発生器を使って乱数を引くこともできます。
それらは何のため?
乱数を使用すると、数学モデルが現実を表現できるようになります。
一般に、特定のデータに不可定性が必要な場合には乱数が使用されます。
人間はランダムな環境に住んでおり、行動もランダムです。 物質、気候現象、または人間集団の挙動を予測したい場合は、統計データから推測できます。 現実によりよく近似するには、予測ツールが同様の方法で、つまりランダムに機能する必要があります。 シミュレーション モデルはこの必要性から生まれました。
日常生活では、乱数は、ギャンブル、雪の結晶のデザイン、コンピューター アニメーション、チップのエラーを見つけるテスト、衛星からのデータの送信、または財務など、さまざまな状況で使用されます。
乱数を生成するにはどうすればよいですか?
論理を考えると、人間は不完全なランダム生成器であると考えられます。人間には偏ったシーケンスを発達させる明らかな傾向があり、それは個人の特性、以前の知識や情報、年齢に関連していることを示す研究があります。
実際の状況を利用して、歴史を通じて付与された全国宝くじ番号のリストなどの乱数の表を取得できます。乱数は、各桁が選択される確率が同じであるという事実によって特徴付けられ、その選択は次のとおりです。 他の抽出とは独立しています。
アナログ コンピューティング手法は、電流の動作など、特定のランダムな物理プロセスに依存する手法です。
デジタル コンピューターを使用する場合のデジタル コンピューティング方法。
Terms & Condition https://gist.githubusercontent.com/mattiaa95/a9624bdaa9742350da2f60ab2957823c/raw/4968b429a06fda4917e2c3903c8e415d5a12d12a/Term&Condition.md
Privacy Policy https://gist.githubusercontent.com/mattiaa95/43f479d4da16a7bb4aaf5504874b01bb/raw/d25d0afa3cf5a33d08e396fbadae1e9f04651b53/GeneralPrivacyPolicy.md
ライブラリ テーブルは公開された乱数です。 そのリストは確率の本や計算表で見つけることができます。 これらの数値は、アナログ計算方法の 1 つによって生成されました。
更新履歴
-improve performance
-update libs
-fix small bugs
特徴:
• 数値ジェネレーター (カスタム範囲)
• ビンゴ(宝くじ)
・ダイスローラー
• リストジェネレーターからのカスタムアイテム
• はい、もしくは、いいえ
• コインを投げる
• カードジェネレーター
• 最初はグー、じゃんけん
• マップポイント
• 色
• 日付時刻
• レタージェネレーター
このアプリケーションを使用すると、描画用の乱数を生成できます。 抽選を行う際の重要な部分は、抽選の当選番号を与える乱数の生成です。 Excel に参加者を書き込み、各参加者に番号を割り当て、乱数を引いて勝者を選びます。 また、抽選の各参加者に何か数字を言ってもらい、この乱数発生器を使って乱数を引くこともできます。
それらは何のため?
乱数を使用すると、数学モデルが現実を表現できるようになります。
一般に、特定のデータに不可定性が必要な場合には乱数が使用されます。
人間はランダムな環境に住んでおり、行動もランダムです。 物質、気候現象、または人間集団の挙動を予測したい場合は、統計データから推測できます。 現実によりよく近似するには、予測ツールが同様の方法で、つまりランダムに機能する必要があります。 シミュレーション モデルはこの必要性から生まれました。
日常生活では、乱数は、ギャンブル、雪の結晶のデザイン、コンピューター アニメーション、チップのエラーを見つけるテスト、衛星からのデータの送信、または財務など、さまざまな状況で使用されます。
乱数を生成するにはどうすればよいですか?
論理を考えると、人間は不完全なランダム生成器であると考えられます。人間には偏ったシーケンスを発達させる明らかな傾向があり、それは個人の特性、以前の知識や情報、年齢に関連していることを示す研究があります。
実際の状況を利用して、歴史を通じて付与された全国宝くじ番号のリストなどの乱数の表を取得できます。乱数は、各桁が選択される確率が同じであるという事実によって特徴付けられ、その選択は次のとおりです。 他の抽出とは独立しています。
アナログ コンピューティング手法は、電流の動作など、特定のランダムな物理プロセスに依存する手法です。
デジタル コンピューターを使用する場合のデジタル コンピューティング方法。
Terms & Condition https://gist.githubusercontent.com/mattiaa95/a9624bdaa9742350da2f60ab2957823c/raw/4968b429a06fda4917e2c3903c8e415d5a12d12a/Term&Condition.md
Privacy Policy https://gist.githubusercontent.com/mattiaa95/43f479d4da16a7bb4aaf5504874b01bb/raw/d25d0afa3cf5a33d08e396fbadae1e9f04651b53/GeneralPrivacyPolicy.md
ライブラリ テーブルは公開された乱数です。 そのリストは確率の本や計算表で見つけることができます。 これらの数値は、アナログ計算方法の 1 つによって生成されました。
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