Презентация «Генераторы псевдо случайных чисел PCG Xorshift Xorshift+ Xorshift* The Mersen twist LCG CTR-FRBG HMAC-DRBG LFSR SFMT TRNG Well512a SplitMix MurmurHash» — шаблон и оформление слайдов
Описание
Готовая презентация, где 'Генераторы псевдо случайных чисел PCG Xorshift Xorshift+ Xorshift* The Mersen twist LCG CTR-FRBG HMAC-DRBG LFSR SFMT TRNG Well512a SplitMix MurmurHash' - отличный выбор для программистов и студентов технических специальностей, которые ценят стиль и функциональность, подходит для обучения и профессионального развития. Категория: Профессиональные и отраслевые, подкатегория: Презентация по программированию. Работает онлайн, возможна загрузка в форматах PowerPoint, Keynote, PDF. В шаблоне есть видео и интерактивные графики и продуманный текст, оформление - современное и информативное. Быстро скачивайте, генерируйте новые слайды с помощью нейросети или редактируйте на любом устройстве. Slidy AI - это интеграция с AI для персонализации презентаций, позволяет делиться результатом через облачный доступ и прямая ссылка и вдохновлять аудиторию, будь то школьники, студенты, преподаватели, специалисты или топ-менеджеры. Бесплатно и на русском языке!
Содержание презентации
- Генераторы псевдослучайных чисел
- Введение в генераторы псевдослучайных чисел
- Анализ алгоритмов генерации случайных чисел
- Определение случайных чисел
- Имитация случайности алгоритмами
- Основы регистров сдвига LFSR
- Современные Генераторы ГПСЧ
- Использование CTR в криптографии
- Экспериментальное тестирование быстродействия
- Современные генераторы случайных чисел
- Методы оценки энтропии
- Оптимизация алгоритмов генерации чисел
- Итог проекта
Генераторы псевдослучайных чисел
Слайд 1Рассмотрим различные алгоритмы генерации псевдослучайных чисел, такие как PCG, Xorshift и другие, их применение и особенности.
Введение в генераторы псевдослучайных чисел
Слайд 2Генераторы псевдослучайных чисел используются для создания последовательностей, которые только кажутся случайными.
Они находят применение в криптографии, моделировании, играх и других областях, где требуется случайность.
Анализ алгоритмов генерации случайных чисел
Слайд 3Изучение различных алгоритмов
Анализ плюсов и минусов различных алгоритмов генерации.
Сравнение по критериям
Сравнение алгоритмов по эффективности и безопасности.
Разработка рекомендаций
Предложения по применению наиболее подходящих алгоритмов.
Определение случайных чисел
Слайд 4Случайные числа
Случайные числа генерируются без какого-либо алгоритма и предсказуемости.
Псевдослучайные числа
Псевдослучайные числа генерируются алгоритмами и могут быть воспроизведены.
Использование в практике
Случайные числа применяются в криптографии, моделировании и играх.
Имитация случайности алгоритмами
Слайд 5Рекуррентное соотношение
Каждое значение зависит от предыдущих, создавая последовательность.
Линейный конгруэнтный метод
LCG использует простые операции для генерации случайных чисел.
Эффективность и простота
Алгоритмы быстро выполняются и легко реализуются в коде.
Основы регистров сдвига LFSR
Слайд 6Что такое регистр сдвига LFSR
Регистры сдвига с линейной обратной связью создают псевдослучайные последовательности.
Компоненты LFSR
LFSR включает регистр сдвига и линейную обратную связь для работы.
Применение LFSR
Используются в криптографии, генерации случайных чисел и тестировании.
Современные Генераторы ГПСЧ
Слайд 7Генератор Мерсенна Твистера
Популярен благодаря высокой скорости и качеству случайных чисел.
Улучшенная версия SFMT
SFMT быстрее, чем оригинальный Мерсенна Твистер, и эффективнее.
Применение в исследованиях
Оба генератора используются в моделировании и статистике.
Использование CTR в криптографии
Слайд 8CTR увеличивает безопасность
Режим счетчика делает блочные шифры более устойчивыми и гибкими.
Параллельная обработка данных
CTR позволяет шифровать блоки одновременно, ускоряя процесс.
Простота реализации
Этот режим легко внедрить в существующие системы шифрования.
Экспериментальное тестирование быстродействия
Слайд 9Сравнительный анализ быстродействия
Тестирование выявило различия в скоростях выполнения задач.
TestU01: оценка случайных чисел
Проведен анализ качества генераторов случайных чисел.
DieHard и NISTSTS тесты
Применены для проверки статистических свойств генераторов.
Современные генераторы случайных чисел
Слайд 10Алгоритмы Mersenne Twister и WELL
Отличные статистические свойства и успешное прохождение тестов.
PCG: современный подход
PCG сочетает простоту и высокое качество генерации чисел.
Ограничения LCG и LFSR
Хороши в одномерных тестах, но не справляются с многомерными.
Методы оценки энтропии
Слайд 11Метод Шеннона
Оценивает среднюю непредсказуемость данных, используя вероятности событий.
Условная энтропия
Измеряет энтропию одного набора данных относительно другого набора.
Универсальные тесты Маурера
Анализируют случайность данных через последовательности и шаблоны.
Оптимизация алгоритмов генерации чисел
Слайд 12Анализ существующих методов
Исследование выявило ключевые недостатки текущих алгоритмов.
Разработка новых рекомендаций
Были предложены пути улучшения производительности алгоритмов.
Применение оптимизированных решений
Практическое внедрение рекомендаций показало высокую эффективность.
Итог проекта
Слайд 13Достигнутые цели
Все поставленные цели были успешно достигнуты.
Успешные результаты
Результаты превзошли ожидания и установили новые стандарты.
Планы на будущее
Запланированы новые этапы для дальнейшего развития.
