論文の概要: To what extent are multiple pendulum systems viable in pseudo-random number generation?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16860v1
• Date: Mon, 15 Apr 2024 00:28:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-05 18:14:01.178992
• Title: To what extent are multiple pendulum systems viable in pseudo-random number generation?
• Title（参考訳）: 擬似ランダム数生成において、複数の振り子系はどこまで可能か?
• Authors: Matthew Sigit,
• Abstract要約: 本稿では,代替擬似乱数生成器(PRNG)の開発と実現可能性について検討する。 従来のPRNG(特にJava.Randomクラスで実装されたもの)は、エクスプロイラビリティを引き起こす予測可能性に悩まされている。 本研究では,通常の微分方程式,物理モデリング,カオス理論を用いて設計された新しいPRNGを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper explores the development and viability of an alternative pseudorandom number generator (PRNG) that leverages the chaotic dynamics of multiple pendulum systems. Some traditional PRNGs, notably the one implemented in the Java.Random class, suffer from predictability which gives rise to exploitability. This study identifies these vulnerabilities and proposes a novel PRNG designed using ordinary differential equations, physics modeling, and chaos theory. The performance of the new PRNG is then tested against Java's standard PRNGs using the NIST Statistical Test Suite, which evaluates randomness through comprehensive statistical testing. Results indicate that the multiple pendulum-based PRNG not only offers enhanced security by generating less predictable number sequences but also demonstrates potential for efficiency improvements in applications requiring high levels of entropy. The findings suggest that integrating chaotic physics-based systems into PRNGs, such as the double-pendulum system tested in this study, could strengthen cryptographic practices and security protocols for applications that do not require the level of security created by true random number generators, which is useful in fields such as gaming.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複数振り子系のカオス力学を利用した代替擬似乱数生成器(PRNG)の開発と実現可能性について検討する。 従来のPRNG(特にJava.Randomクラスで実装されたもの)は、エクスプロイラビリティを引き起こす予測可能性に悩まされている。 本研究では,これらの脆弱性を同定し,通常の微分方程式,物理モデリング,カオス理論を用いて設計された新しいPRNGを提案する。 新しいPRNGのパフォーマンスは、NIST統計テストスイートを使用して、Javaの標準PRNGに対してテストされる。 その結果,複数の振り子をベースとしたPRNGは,予測可能な数列を減らし,セキュリティを向上するだけでなく,高いエントロピーを必要とするアプリケーションにおいて,効率向上の可能性が示唆された。 本研究でテストされた二重振り子システムのようなカオス物理系をPRNGに組み込むことで,真の乱数生成器によって生成されるセキュリティレベルを必要としないアプリケーションに対する暗号的プラクティスやセキュリティプロトコルが強化され,ゲームなどの分野において有用であることが示唆された。

関連論文リスト

• Continuous-Variable Source-Independent Quantum Random Number Generator with a Single Phase-Insensitive Detector [0.5439020425819]
  量子乱数生成器(QRNG)は、真のランダム性を生成するために量子力学的不予測性を利用する。 単一位相非感受性検出器を用いたCV-SI-QRNG方式を提案し、半定値プログラミング(SDP)に基づくセキュリティ証明を提供する。 これらの結果は,本フレームワークの実現可能性を示し,実用的でシンプルなSI-QRNG実装への道を開いた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-22T09:26:53Z)
• Conformal Generative Modeling with Improved Sample Efficiency through Sequential Greedy Filtering [55.15192437680943]
  生成モデルは出力に対する厳密な統計的保証を欠いている。 厳密な統計的保証を満たす予測セットを生成する逐次共形予測法を提案する。 このことは、高い確率で予測セットが少なくとも1つの許容可能な(または有効な)例を含むことを保証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-02T15:26:52Z)
• Data Analysis Methods Preliminaries for a Photon-based Hardware Random Number Generator [39.58317527488534]
  Minecraftはゲームには最適ですが、サイバーセキュリティ暗号化キー生成には向いていません。 PRNGは予測不可能な現象を数や文字列に定量化し、アルゴリズムに入力することでランダムな数を生成する。 ハードウェア乱数生成器(HRNG)を用いることで、PRNGの欠陥に影響を受けない乱数を高速に得ることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-15T00:47:17Z)
• Statistical testing of random number generators and their improvement using randomness extraction [0.0]
  本稿では,既存の統計的テストスイートをベースとした総合統計テスト環境(STE)について紹介する。 STEは、認証機関が必要とするものを超えて、集中的なテストまで、軽量(即ち高速)で実行するようにパラメータ化することができる。 次に、RNGの出力品質を異なる仮定のセットで改善するランダム性抽出器の形で、さまざまな後処理手法を提示、実装する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-27T16:05:02Z)
• Importance sampling for stochastic quantum simulations [68.8204255655161]
  我々は、係数に応じてハミルトン式からサンプリングしてランダムな積公式を構築するqDriftプロトコルを導入する。 サンプリング段階における個別のシミュレーションコストを考慮し、同じ精度でシミュレーションコストを削減可能であることを示す。 格子核効果場理論を用いて数値シミュレーションを行った結果, 実験結果が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-12T15:06:32Z)
• Testing randomness of series generated in Bell's experiment [62.997667081978825]
  おもちゃの光ファイバーをベースとしたセットアップを用いてバイナリシリーズを生成し、そのランダム度をVilleの原理に従って評価する。 標準統計指標の電池、ハースト、コルモゴロフ複雑性、最小エントロピー、埋め込みのTakensarity次元、および拡張ディッキー・フラーとクワイアトコフスキー・フィリップス・シュミット・シン(英語版)でテストされ、ステーション指数をチェックする。 Toeplitz 抽出器を不規則級数に適用することにより得られる系列のランダム性のレベルは、非還元原料のレベルと区別できない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-31T17:39:29Z)
• Fault-Aware Neural Code Rankers [64.41888054066861]
  サンプルプログラムの正しさを予測できる故障認識型ニューラルネットワークローダを提案する。 我々のフォールト・アウェア・ローダは、様々なコード生成モデルのpass@1精度を大幅に向上させることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-04T22:01:05Z)
• Sequential Permutation Testing of Random Forest Variable Importance Measures [68.8204255655161]
  そこで本研究では、逐次置換テストと逐次p値推定を用いて、従来の置換テストに関連する高い計算コストを削減することを提案する。 シミュレーション研究の結果、シーケンシャルテストの理論的性質が当てはまることを確認した。 本手法の数値安定性を2つの応用研究で検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-02T20:16:50Z)
• Security Analysis and Improvement of Source Independent Quantum Random Number Generators with Imperfect Devices [21.524683492769526]
  数値乱数生成器(QRNG)は、数値シミュレーションや暗号など、多くのアプリケーションにおいて必須である。 近年、信頼できないソースでセキュアな乱数を生成することができるソース非依存の量子乱数生成器(SI-QRNG)が実現されている。 本稿では,SI-QRNGにおける実用的不完全な測定装置のセキュリティ欠陥を指摘し,評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-12T07:10:23Z)
• Searching for evidence of algorithmic randomness and incomputability in the output of quantum random number generators [0.0]
  理想的量子乱数生成器(QRNG)はアルゴリズム的にランダムで計算不能なシーケンスを生成することができる。 2種類のQRNGから出力されたアルゴリズム的ランダム性と計算不能性の検索結果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-04T21:17:34Z)
• Open Set Recognition with Conditional Probabilistic Generative Models [51.40872765917125]
  オープンセット認識のための条件付き確率生成モデル(CPGM)を提案する。 CPGMは未知のサンプルを検出できるが、異なる潜在特徴を条件付きガウス分布に近似させることで、既知のクラスを分類できる。 複数のベンチマークデータセットの実験結果から,提案手法がベースラインを著しく上回ることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-12T06:23:49Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。