大規模シミュレーションに耐えうる小さい擬似乱数生成法の研究

• Project/Area Number: 25K07132
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 12040:Applied mathematics and statistics-related
• Research Institution: Ehime University
• Principal Investigator: 原本 博史 愛媛大学, データサイエンスセンター, 教授 (40511324)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2030-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000); Fiscal Year 2029: ¥130,000 (Direct Cost: ¥100,000、Indirect Cost: ¥30,000); Fiscal Year 2028: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000); Fiscal Year 2027: ¥130,000 (Direct Cost: ¥100,000、Indirect Cost: ¥30,000); Fiscal Year 2026: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2025: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
• Keywords: 擬似乱数 / 並列計算 / 有限体

Outline of Research at the Start

近年の擬似乱数生成法に対する要請として、並列計算環境下での性能評価が重要になりつつある。これは多コア化・多スレッド化による性能向上が一般的になり、擬似乱数生成法単独での高性能化に加え、並列に乱数列を生成させた場合に乱数の重複使用や相関を避けることが望まれていることによる。
この研究課題では、並列計算環境に適するようにパラメータを豊富に持ちうる小さい擬似乱数生成法で、既存研究と同程度の生成速度と乱数性を達成するものの開発を目指す。特に代数アルゴリズムの進展に着目した効率的な生成法の実現と、近年擬似乱数研究で軽視されつつある理論指標最適化を再度見直すことで、これまで以上の統計的性質の向上を目指す。