模块化随机机器及相关方法技术

本发明专利技术涉及一种能够进行概率计算的模块化随机机器(10)，包括：至少一个随机分布模块(SD1，SD2)，其对应于多个随机变量(O,D,Z)并且能够接收指定变量的值的输入，以便返回由所述指定变量的值确定的至少一个非指定变量的分布的表示以作为输出；以及至少两个随机变量模块(SV1,SV2,SV3)，每个模块对应于单个随机变量(O,D,Z)并且包括：一个随机乘法器，能够接收分布表示作为输入，以便返回乘积分布的表示以作为输出，以及随机比例归一化器，能够接收分布的表示作为输入，以便返回比例归一化的表示以作为输出。

Modular Random Machines and Related Methods

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】模块化随机机器及相关方法
本专利技术涉及模块化随机机器。本专利技术还涉及用于计算概率的相应方法。
技术介绍
模块化随机机器适用于涉及许多概率计算的所有领域。例如，它涉及与金融市场、经济模型或天气预报相关的领域。特别地，模块化随机机器可以解决通常使用具有马尔可夫链的蒙特卡罗方法解决的问题。例如，在财务方面，资产价格表示为随机微分方程的解。在某些情况下，对来自这些资产的产品的评估基于使用离散马尔可夫链结合蒙特卡罗方法来近似求解随机微分方程的方法。目前，在使用许多概率计算的领域中，通常在冯·诺依曼类型的计算机系统内使用传统的微处理器。在这种情况下，软件指令存储在所述微处理器的单独存储器中。微处理器能够通过对所述存储器进行读取来基于所接收命令执行软件指令。传统的微处理器具有能够执行不同操作以解决不同性质的计算问题的优点。“传统微处理器”指的是处理以确定形式呈现的信息的微处理器，确定形式例如使用对应于预定数值字的比特，而不是概率形式的表示。然而，在当前计算机系统中使用的传统微处理器正受到由时钟节奏和组件小型化方面的限制造成的计算速度方面的物理限制。此外，已知的是所谓的随机微处理器结构可以消除由现有确定性体系结构带来的某些约束。然而，这样的结构不能有效且灵活地执行所有概率计算。特别是，目前尚未提出使用相同结构来解决不同问题的可能性。换言之，结构对应于给定的特定概率计算，并且不能用于不同的计算。因此，需要提出一种随机微处理器结构，其能够解决不同概率计算问题，同时使其自身免受确定性操作的技术障碍。
技术实现思路
为此，提出了一种能够对随机比特流进行概率计算的模块化随机机器。所述机器包括与多个随机变量对应的至少一个随机分布模块。其中，所述随机分布模块能够接收所述多个随机变量中指定随机变量的值的输入，并返回至少一个非指定随机变量的概率分布的表示作为输出，所述非指定随机变量的概率分布由作为输入而接收的指定随机变量的值决定。所述机器还包括至少两个随机变量模块，每个随机变量模块对应于单个随机变量。每个随机变量模块包括随机乘法器和随机比例归一化器。其中，所述随机乘法器能够接收相同随机变量的第一概率分布的表示和第二概率分布的表示作为输入，并且返回所述随机变量产生的概率分布的表示作为输出。随机比例归一化器能够接收概率分布的比特形式的表示作为输入，并且返回所接收的概率分布的比例归一化表示作为输出，其中，所述比例归一化表示包括了比作为输入而接收的表示更多的比特1。根据具体实施例，单独考虑或根据任何技术上可能的组合考虑，所述机器包括以下特征中的一个或多个：所述随机分布模块和所述随机变量模块包括多个随机比特生成器。每个随机比特生成器能够生成随机比特流，对于所述随机比特流，比特1的出现概率与存储在所述随机比特生成器中的值成比例。所述随机分布模块包括与所述多个随机变量的不同值的可能组合一样多的随机比特生成器。在所述随机分布模块的输出处返回的所述概率分布表示是根据存储在所述随机分布模块中的联合或条件概率值生成的。随机变量的概率分布表示是称为样本向量的随机比特向量的时间序列。每个样本向量包括与所述随机变量的基数一样多的坐标，编号相同的坐标在所述时间序列中的比特1的数量与对应于所述编号的概率值成比例。所述随机比特向量是样本值，样本值仅包括一个比特1。每个随机变量模块包括能够被激活和去激活的随机采样器。所述随机采样器能够采用代表概率分布的样本向量作为输入，并且返回代表相同概率分布的样本值作为输出。每个随机变量模块适合于根据称为确定性方案的方案进行操作，其中所述随机变量模块能够传送随机变量的固定值的表示。每个随机变量模块通过数据总线连接到所述随机分布模块。每个数据总线包括与所述随机变量模块对应的所述随机变量的所述基数一样多的线。还提出了一种对至少两个随机变量执行的概率计算方法。所述方法包括以下步骤：-提供模块化随机机器，模块化随机机器包括：与多个随机变量对应的至少一个随机分布模块，所述随机分布模块能够接收所述多个随机变量中指定随机变量的值的输入，并返回至少一个非指定随机变量的概率的分布的表示作为输出，所述非指定随机变量由作为输入而接收的所述指定随机变量值决定；以及至少两个随机变量模块，每个随机变量模块对应单个随机变量并且包括：随机乘法器，能够接收同一随机变量的第一概率分布的表示和第二概率分布的表示作为输入，并且返回所述随机变量产生的概率分布的表示作为输出；随机比例归一化器，能够接收概率分布的比特形式的表示作为输入，并且返回所接收的概率分布的比例归一化表示作为输出，其中，所述比例归一化表示包括了比作为输入而接收的表示更多的比特1；随机变量的概率分布表示是称为样本向量的随机比特向量的时间序列。每个样本向量包括与所述随机变量的所述基数一样多的坐标。编号相同的坐标在所述时间序列中的比特1的数量与对应于所述编号的概率值成比例。所述随机比特向量是仅一个包含比特1的样本值；每个随机变量模块包括能够被激活和去激活的随机采样器。所述随机采样器能够采用代表概率分布的样本向量作为输入，并且返回代表相同概率分布的样本值作为输出；每个随机变量模块适合于根据称为确定性方案的方案进行操作，其中，所述随机变量模块能够传送所述随机变量的固定值的表示，并且所述机器包括与完成计算的随机变量一样多的随机变量模块。-基于要进行的概率计算，激活或去激活至少一个随机变量模块的随机采样器；-可选地配置随机变量模块，使得所述随机变量模块根据确定性方案工作；以及-基于要进行的所述概率计算，在某些随机变量模块和某些随机分布模块之间连接或断开数据总线。根据特定实施例，单独考虑或根据任何技术上可能的组合考虑，所述计算方法包括以下特征中的一个或多个。用于提供模块化随机机器的步骤包括用于确定多个随机分布模块的子步骤。用于提供模块化随机机器的步骤包括用于确定多个随机变量模块的子步骤。用于提供模块化随机机器的步骤包括用于确定多个数据总线的子步骤。用于提供模块化随机机器的步骤包括实现用于优化随机分布模块的数量、随机变量模块的数量、数据总线的数量以及随机分布模块、随机变量模块及数据总线的布置的算法。附图说明本专利技术的其他特征和优点将在阅读本专利技术的实施例的以下描述后出现，仅作为示例并且参考附图来完成：图1是可以生产模块化随机机器的一组部件的示意图；图2是示例随机分布模块的示意图；图3是示例随机变量模块的示意图；图4是示例随机乘法器的示意图；图5是示例随机比例归一化器的示意图；图6是示例模块化随机机器的示意图；以及图7是图6中的用于执行概率计算的模块化随机机器的示例配置。具体实施方式模块化随机机器是不同类型组件的布置。组件类型、组件数量和组件布置的选择取决于要进行的概率计算。图1示出了一组可以生产模块化随机机器的组件。如图1所示，所述组组件包括三种类型的组件，即随机分布模块、随机变量模块和数据总线。在下文中，使用缩写SD来表示随机分布模块，使用缩写SV来表示随机变量模块，以及使用缩写BD来表示数据总线。在下文中，参考图2至5，彼此独立地描述每个组件。然后，参考图6给出示例模块化随机机器。最后，参考图7描述概率计算方法的示例实施例。在描述图2至7之前，给出了使用的符号和基本信息。1-符号在本说明书中使用以下符号。X表示离散且有限本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种能够对随机比特流执行概率计算的模块化随机机器(10)，所述机器包括：与多个随机变量(O,D,Z)对应的至少一个随机分布模块(SD)，其中，所述随机分布模块(SD)能够接收所述多个随机变量中指定随机变量的值的输入，并返回至少一个非指定随机变量的概率分布的表示作为输出，所述非指定随机变量的概率分布由作为输入而接收的指定随机变量的值决定；以及至少两个随机变量模块(SV)，每个随机变量模块(SV)对应于单个随机变量(O,D,Z)并且包括：随机乘法器(SPO)，其中，所述随机乘法器能够接收同一随机变量(X)的第一概率分布(P1(X))的表示和第二概率分布(P2(X))的表示作为输入，并且返回所述随机变量(X)产生的概率分布(P(X))的表示作为输出；以及随机比例归一化器(SPN)，其中，所述随机比例归一化器能够接收概率分布的比特形式的表示作为输入，并且返回所接收的概率分布的比例归一化表示作为输出，其中，所述比例归一化表示包括了比作为输入而接收的表示更多的比特1。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2016.10.10 FR 16/014631.一种能够对随机比特流执行概率计算的模块化随机机器(10)，所述机器包括：与多个随机变量(O,D,Z)对应的至少一个随机分布模块(SD)，其中，所述随机分布模块(SD)能够接收所述多个随机变量中指定随机变量的值的输入，并返回至少一个非指定随机变量的概率分布的表示作为输出，所述非指定随机变量的概率分布由作为输入而接收的指定随机变量的值决定；以及至少两个随机变量模块(SV)，每个随机变量模块(SV)对应于单个随机变量(O,D,Z)并且包括：随机乘法器(SPO)，其中，所述随机乘法器能够接收同一随机变量(X)的第一概率分布(P1(X))的表示和第二概率分布(P2(X))的表示作为输入，并且返回所述随机变量(X)产生的概率分布(P(X))的表示作为输出；以及随机比例归一化器(SPN)，其中，所述随机比例归一化器能够接收概率分布的比特形式的表示作为输入，并且返回所接收的概率分布的比例归一化表示作为输出，其中，所述比例归一化表示包括了比作为输入而接收的表示更多的比特1。2.根据权利要求1所述的机器(10)，其中，所述随机分布模块(SD)和所述随机变量模块(SV)包括多个随机比特生成器，其中，每个随机比特生成器(SBG)能够生成随机比特流，对于所述随机比特流，比特1的出现概率与存储在所述随机比特生成器(SBG)中的值成比例。3.根据权利要求2所述的机器(10)，其中，所述随机分布模块(SD)包括与所述多个随机变量的不同值的可能组合一样多的随机比特生成器。4.根据权利要求1至3中任一项所述的机器(10)，其中，在所述随机分布模块(SD)的输出处返回的所述概率分布的表示是根据存储在所述随机分布模块(SD)中的联合或条件概率值生成的。5.根据权利要求1至4中任一项所述的机器(10)，其中，随机变量的概率分布的表示是称为样本向量的随机比特向量的时间序列，每个样本向量包括与所述随机变量的基数一样多的坐标，编号相同的坐标在所述时间序列中的比特1的数量与对应于所述编号的概率值成比例。6.根据权利要求5所述的机器(10)，其中，所述随机比特向量是样本值，所述样本值仅包括一个比特1。7.根据权利要求1至6中任一项结合权利要求5和6所述的机器(10)，其中，每个随机变量模块(SV)包括能够被激活和去激活的随机采样器(SPS),其中，所述随机采样器(SPS)能够采用代表概率分布的样本向量作为输入，并且返回代表相同概率分布的样本值作为输出。8.根据权利要求7所述的机器(10)，其中，每个随机变量...

【专利技术属性】
技术研发人员：皮埃尔·柏斯司乐瑞，雅克·多瑞乐兹，伊曼纽尔·马泽尔，拉斐尔·劳伦特，朱莉·克罗利尔，马文·菲克斯，亚历山大·科宁克斯，大卫·科洛沃克斯，戴米恩·奎里奥兹，
申请(专利权)人：国家科学研究中心，普罗贝斯公司，泰雷兹公司，巴黎第十一大学，格勒诺布尔大学，索邦大学，
类型：发明
国别省市：法国,FR