<div dir="ltr">A talk at Stanford:<div>The video will be online later...</div><div><br></div><div>Talk by: <b style="color:rgb(0,0,0);font-family:Times;font-size:medium"><b><h5><center>Melissa O'Neill <br>Harvey Mudd College</center></h5></b></b><br>Algorithmic random number generators are everywhere, used for all kinds of tasks, from simulation to computational creativity.<br><br>Yet most people haven't given much thought to the random number generators they use. Is the RNG you're using a good source of randomness? What does it even mean to be a good RNG?<br><br>In this talk, we will examine the desirable properties of a random number generator including performance, correctness, uniformity, and unpredictability, as well as sound mathematical grounding.<br><br>We will observe how the RNGs in widespread use lack desirable properties (most commonly failing statistical tests for randomness).<br><br>Then we will show how a simple twist on a venerable-but-flawed RNG technique can provide all the properties we desire, resulting in the PCG family of RNGs.<div><br></div><a href="http://web.stanford.edu/class/ee380/Abstracts/150218.html">http://web.stanford.edu/class/ee380/Abstracts/150218.html</a><br clear="all"><div><br></div>-- <br><div class="gmail_signature"><div dir="ltr">  T o m    M i t c h e l l</div></div>
</div></div>