講演抄録/キーワード |
講演名 |
2019-01-23 11:00
整数ロジスティック写像を用いたカオス乱数とNIST検定による性能評価 ○金丸志生(東京理科大)・島田 裕(埼玉大)・藤原寛太郎(東大)・池口 徹(東京理科大) NLP2018-100 |
抄録 |
(和) |
本稿では,長期予測が不可能とされるカオスダイナミクスを利用したカオス乱数を排他的論理和演算により後処理した乱数列の性能が向上するかを調査している.まず始めに,写像を繰り返すことで生じる数値計算誤差を緩和するために,ロジスティック写像を整数ロジスティック写像へと拡張し,擬似乱数生成器に用いた.次に,整数ロジスティック写像の応答から得られる時系列データを,閾値を設けることにより2 値のカオス乱数を生成した.さらに,生成したカオス乱数と,それらを入力として排他的論理和演算を施して生成した乱数をNIST 検定を用いて性能評価をした.その際,カオス乱数生成の数値計算精度が与える影響についても併せて調査を行なった.結果から,数値計算精度が十分なカオス乱数を排他的論理和演算の入力とした場合,排他的論理和演算を施す前後での乱数性能に変化は見られないことが分かった.一方,数値計算精度が不十分な場合,排他的論理和演算後の乱数の性能が劣化する可能性があることも分かった. |
(英) |
In this report, we generated pseudorandom numbers using chaotic dynamics and investigated its performance as pseudorandom numbers with post-processing by the XOR operation. Then we analyzed whether the quality of the pseudorandom numbers post-processed by the XOR operation is improved or not. In this study, the pseudorandom number generator is an integer logistic map which reduces numerical errors. First, we converted time series data obtained from the integer logistic map to binary random numbers by setting a threshold value. When we generate chaotic random numbers, we varied the numerical precision. Then, using the NIST test, we evaluated the quality of pseudorandom numbers which is post-processed by the XOR operation. As the results, if numerical precision is high enough, the quality of the pseudorandom numbers did not change by the XOR operation. On the other hand, if numerical precision is insufficient, we found that the quality of the pseudorandom numbers declined by the XOR operation. |
キーワード |
(和) |
カオス乱数 / 整数ロジスティック写像 / 数値計算精度 / 排他的論理和演算 / NIST SP 800-22 / / / |
(英) |
Chaotic random number / Integer logistic map / Numerical precision / XOR operation / NIST SP 800-22 / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 118, no. 413, NLP2018-100, pp. 23-28, 2019年1月. |
資料番号 |
NLP2018-100 |
発行日 |
2019-01-16 (NLP) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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NLP2018-100 |
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