Perlin / Simplex噪声算法的随机性质是什么？

原文

Perlin Noise算法和Simplex噪声算法的随机性质是什么？

哪两种算法具有更好的随机性？

与标准伪随机生成器相比,使用Perlin / Simplex作为随机数生成器是否有意义？

更新：
我知道Perlin / Simplex Noise用于什么.我只是对随机属性感到好奇.

解决方法

正如“随机数统计”,AI Game Wisdom 2中所述,询问哪个产生“更好”的随机性取决于你使用它的原因.通常,PRNG的质量通过测试电池进行比较.在印刷时,作者指出最着名的&用于测试PRNG随机性的最广泛使用的测试电池是 ENT& Diehard.另请参阅 how to test random numbers和 why statistical randomness tests seem ad-hoc的相关问题.

除了测试典型PRNG的标准问题之外,测试Perlin Noise或Simplex Noise作为PRNG更复杂,因为：

>两者内部都需要PRNG,因此其输出的随机性受基础PRNG的影响.
>大多数PRNG缺乏可调参数.相反,Perlin噪声是一个或多个相干噪声函数(八度音阶)的总和,其频率不断增加且幅度不断减小.由于最终图像取决于所用八度音程的数量和性质,因此随机性的质量会相应变化. libnoise: Modifying the Parameters of the Noise Module
>类似于#2的参数适用于改变单纯形噪声中使用的维数,因为“4D单纯形噪声的3D部分与3D单纯形噪声不同”.斯蒂芬古斯塔夫森的Simplex noise demystified.

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