“Générer” du hasard, partie 2

Une première piste (qui n’est pas de moi mais qui a été proposé par Peter Whittle en 1963, et que j’ai retrouvé dans des notes prises lors d’un cours de Christian Gouriéroux) est une idée simple de récurrence. On prend un nombre u entre 0 et 1 (si possible irrationnel, sinon ça n’a pas grand intérêt), et on considère la suite. Par exemple si on prend comme valeur initiale π-3, on obtient, avec une simple fonction R

[1]  0.14159265 0.28318531 0.56637061 0.13274123 0.26548246 0.53096491
[7]  0.06192983 0.12385966 0.24771932 0.49543864 0.99087728 0.98175455
[13] 0.96350910 0.92701821 0.85403642 0.70807283 0.41614566 0.83229132
[19] 0.66458264 0.32916529 0.65833057 0.31666114 0.63332228 0.26664457

Bref, ça marche bien (à condition numériquement d’avoir une écriture avec un nombre infini de décimales).  Le plus simple est de passer en base 2 (on peut trouver π en base 2 sur le net, par exemple ici). Bref, on peut obtenir la série suivante,
Plus généralement sur le caractère aléatoire des décimales de π, je renvoie aux publications de David H. Bailey (ici).
Bref, cette méthode pourrait marcher car on génère effectivement des nombres uniformément sur l’intervalle [0,1]… sauf que les tirages ne sont pas du tout indépendants. On observe un beau processus autorégressif AR(1), avec une autocorrélation  en 2-h.
XXBref, en l’état cette méthode n’est pas vraiment géniale pour générer du “hasard“… à suivre donc.

Arthur Charpentier
Arthur Charpentier
Arthur Charpentier, professor in Montréal, in Actuarial Science. Former professor-assistant at ENSAE Paristech, associate professor at Ecole Polytechnique and assistant professor… Read more

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Arthur Charpentier (April 21, 2009). “Générer” du hasard, partie 2. Freakonometrics. Retrieved July 15, 2026 from https://doi.org/10.58079/ouay


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