随机数区间算法的改进及其在资源分配中的应用

发布时间：2024-06-04 00:52

　　随机数生成是信息安全和计算机仿真等领域的核心技术手段。如何生成高质量的随机数是随机数研究领域的核心问题。基于区间算法实现的随机数生成具有简单、高效的特点,其生成随机数的效率是各种已知方法中最高的,是近年来研究的焦点之一。本文在已有的区间算法上提出了一种二元精确分割区间算法。主要的改进包括输出区间的隐性分割方法和输出区间的3子区间重正化方法,完全消除了区间算法输出区间分割的舍入误差问题,同时也极大地缓解了输入区间分割的舍入误差问题,从而基本解决了有限精度运算导致区间算法输出随机数质量下降的问题,实现了在有限精度整数运算条件下将任意已知概率分布的输入数据以精确或接近精确的方式转换为指定的任意概率分布的随机数。本文还设计了使用公开可见证信源的随机数生成算法。该算法选取股票价格数据作为信源,使用ARIMA模型和区间算法对信源数据进行处理,最终输出二元随机序列。NIST SP800-22随机数检测集的测试结果表明该算法工作良好。

【文章页数】：69 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图３－５二元精确分割区间算法流程图??３３??

骤７若列表／的长度为１，即７?＝?（（［７，５），〇），则依次输出序列沖的字符，量ｎ更新为ｎ＋｜ｔ｜?（式中｜ｔ丨表示序列ｔ的长度），并将ｔ重置为；Ｉ，即ｙ（（［以），又））；??若列表／的长度为２，?＝?且ｕ为ｔ和ｆ的最共前缀，则令ｔ?＝?ｉａ＾，＝?依次输出序列ｕ中的字符，将....

图４－４?一阶差分相关图（ａ）自相关（ｂ）偏自相关??

?２０００?２５００?３０００??（ｂ）??图４－３?（ａ）ｓｔｏｃｆｃｌ时间序列（ｂ）—阶差分ｄｙｌ序列??第二步，白噪声检验。得到平稳时序序列ｄｙｌ后，需要进行白噪声检验检验??序列是否为白噪声序列，所以需要求出序列ｄｙｌ的自相关系数，如下图所示：??１０－?１．０－??０５....

图４－３?（ａ）ｓｔｏｃｆｃｌ时间序列（ｂ）—阶差分ｄｙｌ序列??第二步，白噪声检验

ｉｉｉＳ数３?姓迟??图４－４?一阶差分相关图（ａ）自相关（ｂ）偏自相关??４７??

图４－６残差相关图（ａ）自相关（ｂ）偏自相关??

?１６?．０９５??图４－７自相关统计量??残差相关图显示自相关函数基本在９５％的置信区域内，且Ｐ值大于５％，残??差序列接受原假设，认为该序列为白噪声序列。并将ＡＲＩＭＡ（５，１，５）模型残差序列??命名为?ｒｅｓｉｄｕａＺｌ。??根据上述步骤，将ｓｔｏｃ／ｃ２、ｓｔｏｃｆｃ３....

本文编号：3988631