×
海法Aldossari;迈克尔·马斯卡尼

加性置乱滞后-Fibonachi生成器。 （英语） 兹比尔1497.65012

蒙特卡罗方法应用。 28，第3期，199-210（2022）.
摘要：随机数用于各种应用，包括模拟、采样和加密。幸运的是，有许多成熟的随机数生成方法。一个著名的伪随机数生成器的例子是滞后的Fibonacci生成器（LFG）。Marsaglia表明，使用加法的滞后-Fibonacci生成器在某些方面失败了迪亚德统计测试，而当使用更长的滞后时间时，它通过了所有测试。本文介绍了一种扰频器，它从伪随机数生成器中提取比特并输出（希望）改进的伪随机数。该扰频器基于修改的Feistel函数，该函数用于生成加密随机数，并通过选定的乘法器进行乘法运算。我们表明，该扰频器通过将其应用于具有小滞后的加性LFG，提高了伪随机数的质量。基于其与测试U01随机性测试套件。LFG的加扰是如此成功，以至于具有小滞后的加扰LFG和具有长滞后的解扰LFG都能发挥作用。这以加倍执行时间为代价，并为用户提供内存占用较小的生成器，可以提供类似于中LFG的并行生成器SPRNG公司并行随机数生成软件包。

MSC公司：

65立方厘米 数值分析中的随机数生成
11公里45 伪随机数；蒙特卡罗方法

关键词：

伪随机数;滞后Fibonacci发电机

软件：

XSadd（XSadd）;测试U01;迪哈德;SPRNG公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{H.Aldossari}和\textit{M.Mascagni}，蒙特卡罗方法应用。28，第3号，199--210（2022；Zbl 1497.65012）
全文： 内政部

参考文献：

[1] A.Aljahdali和M.Mascagni，Feistel激励的加扰提高了线性同余发生器的质量，Monte Carlo方法应用。23（2017），第2期，89-99·Zbl 1364.65008号
[2] L.E.Bassham，III，A.L.Rukhin，J.Soto，J.R.Nechvatal，M.E.Smid，E.B.Barker，S.D.Leigh，M.Levenson，M.Vangel，D.L.Banks，Sp 800-22 rev.1a。用于密码应用的随机数和伪随机数生成器的统计测试套件，2010年。
[3] C.Bays和S.Durham，改进糟糕的随机数生成器，ACM Trans。数学。《软件2》（1976），第1期，59-64页·Zbl 0317.65001号
[4] D.Blackman和S.Vigna，加扰线性伪随机数生成器，ACM Trans。数学。软件47（2021），编号4，文章ID 36·兹比尔1486.65003
[5] U.Blumenthal和S.M.Bellovin，类似密码的更好密钥调度，1996年。
[6] J.Katz和Y.Lindell，《现代密码学导论》，查普曼和霍尔/CRC，博卡拉顿，2014年。
[7] D.E.Knuth，《计算机编程艺术》。第2卷：半数值算法，Addison-Wesley，Reading，2014年。
[8] P.L’Ecuyer，模拟随机数，Commun。ACM 33（1990），第10期，85-97。
[9] P.L’Ecuyer，随机数生成，计算统计手册，Springer Handb。计算。Stat.，施普林格，海德堡（2012），35-71·Zbl 1243.62001
[10] P.L’Ecuyer和R.Simard，Testu01:随机数生成器经验测试的Ac库，ACM Trans。数学。软件33（2007），第4号，文章ID 22·Zbl 1365.65008号
[11] M.D.MacLaren和G.Marsaglia，统一随机数生成器，J.ACM 12（1965），第1期，83-89·Zbl 0143.40101号
[12] G.Marsaglia，《随机数生成器的当前观点》，计算机科学与统计，第十六届接口研讨会，阿姆斯特丹爱思唯尔（1985），3-10。
[13] G.Marsaglia，Diehard:一系列随机性测试，（1996），http://stat.net网址fsu.edu/geo/diehard.ase html。
[14] M.Mascagni、S.A.Cuccaro、D.V.Pryor和M.L.Robinson，一种快速、高质量、可重复的并行滞后-Fibonacci伪随机数生成器，J.Compute。物理学。119（1995），第2期，211-219·Zbl 0842.65005号
[15] M.Mascagni和A.Srinivasan，《算法806:Sprng：生成伪随机数的可扩展库》，ACM Trans。数学。软件26（2000），第3期，436-461。
[16] M.Matsumoto、I.Wada、A.Kuramoto和H.Ashihara，伪随机数生成器初始化中的常见缺陷，ACM Trans。数学。软件17（2007），第4号，文章ID 15·Zbl 1390.65013号
[17] A.J.Menezes、S.A.Vanstone和P.C.Van Oorschot，《应用密码学手册》，CRC出版社，博卡拉顿，1996年·Zbl 0868.94001号
[18] M.E.O'Neill，《Pcg:一系列用于随机数生成的简单快速高效的统计良好算法》，《技术报告HMC-CS-2014-0905》，哈维·穆德学院，克莱蒙特，2014年。
[19] V.Pareek，《加密安全伪随机数生成器和bbs概述》，国际计算机杂志。申请。(2014),0975-8887.
[20] M.Saito和M.Matsumoto，Xsad（版本1.1）。（2014年3月25日），2014年。
[21] J.K.Salmon、M.A.Moraes、R.O.Dror和D.E.Shaw，《并行随机数：简单如1、2、3》，《2011年高性能计算、网络、存储和分析国际会议论文集》，IEEE出版社，Piscataway（2011），1-12。
[22] A.Shamir，《关于密码学强伪随机序列的生成》，自动化、语言和编程国际学术讨论会，计算机课堂讲稿。科学。115，斯普林格，纽约（1981年），544-550·Zbl 0462.94017号
[23] G.L.Steele，Jr.、D.Lea和C.H.Flood，《快速可分裂伪随机数生成器》，ACM SIGPLAN Notices 49（2014），第10期，第453-472页。
[24] S.Vigna，对marsaglia的xorshift发生器的实验探索，扰乱，ACM Trans。数学。柔和。42（2016），第4期，第1-23页·Zbl 1369.65009号
[25] 数据加密标准，联邦信息处理标准出版物46，美国商务部国家标准局，1977年23月。
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。