[{"@context":"http:\/\/schema.org\/","@type":"BlogPosting","@id":"https:\/\/wiki.edu.vn\/wiki16\/2020\/12\/31\/diehard-tests-wikipedia\/#BlogPosting","mainEntityOfPage":"https:\/\/wiki.edu.vn\/wiki16\/2020\/12\/31\/diehard-tests-wikipedia\/","headline":"Diehard-Tests – Wikipedia","name":"Diehard-Tests – Wikipedia","description":"before-content-x4 Das eingefleischte Tests sind eine Reihe statistischer Tests zur Messung der Qualit\u00e4t eines Zufallszahlengenerators. 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Sie wurden von George Marsaglia \u00fcber mehrere Jahre entwickelt und erstmals 1995 auf einer CD-ROM mit Zufallszahlen ver\u00f6ffentlicht.[1] (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});after-content-x4Table of ContentsTest\u00fcbersicht[edit]Testbeschreibungen[edit]See also[edit]Externe Links[edit]Test\u00fcbersicht[edit]Geburtstagsabst\u00e4nde: W\u00e4hlen Sie zuf\u00e4llige Punkte in einem gro\u00dfen Intervall. Die Abst\u00e4nde zwischen den Punkten sollten asymptotisch exponentiell verteilt sein.[2] Der Name basiert auf dem Geburtstagsparadoxon.\u00dcberlappende Permutationen: Analysieren Sie Sequenzen von f\u00fcnf aufeinanderfolgenden Zufallszahlen. Die 120 m\u00f6glichen Ordnungen sollten mit statistisch gleicher Wahrscheinlichkeit erfolgen.Reihen von Matrizen: W\u00e4hlen Sie eine Anzahl von Bits aus einer Anzahl von Zufallszahlen aus, um eine Matrix \u00fcber {0,1} zu bilden, und bestimmen Sie dann den Rang der Matrix. Z\u00e4hle die Reihen.Affentests: Behandle Sequenzen einer bestimmten Anzahl von Bits als “W\u00f6rter”. Z\u00e4hlen Sie die \u00fcberlappenden W\u00f6rter in einem Stream. Die Anzahl der “W\u00f6rter”, die nicht erscheinen, sollte einer bekannten Verteilung folgen. Der Name basiert auf dem unendlichen Affensatz.Z\u00e4hle die 1s: Z\u00e4hlen Sie die 1 Bits in jedem der aufeinanderfolgenden oder ausgew\u00e4hlten Bytes. Konvertieren Sie die Anzahl in “Buchstaben” und z\u00e4hlen Sie das Vorkommen von “W\u00f6rtern” mit f\u00fcnf Buchstaben.Parkplatztest: Platziere zuf\u00e4llig Einheitskreise in einem 100 \u00d7 100-Quadrat. Ein Kreis wird erfolgreich geparkt, wenn er einen vorhandenen erfolgreich geparkten Kreis nicht \u00fcberlappt. Nach 12.000 Versuchen sollte die Anzahl der erfolgreich geparkten Kreise einer bestimmten Normalverteilung folgen.Mindestabstandstest: Platzieren Sie zuf\u00e4llig 8000 Punkte auf einem Quadrat von 10000 \u00d7 10000 und ermitteln Sie dann den Mindestabstand zwischen den Paaren. Das Quadrat dieser Entfernung sollte mit einem bestimmten Mittelwert exponentiell verteilt sein.Test mit zuf\u00e4lligen Kugeln: W\u00e4hlen Sie nach dem Zufallsprinzip 4000 Punkte in einem W\u00fcrfel der Kante 1000 aus. Zentrieren Sie auf jedem Punkt eine Kugel, deren Radius der Mindestabstand zu einem anderen Punkt ist. Das Volumen der kleinsten Kugel sollte mit einem bestimmten Mittelwert exponentiell verteilt sein.Der Quetschtest: Multiplizieren Sie 2\u00b3\u00b9 mit zuf\u00e4lligen Floats auf (0,1), bis Sie 1 erreichen. Wiederholen Sie dies 100000 Mal. Die Anzahl der Schwimmer, die ben\u00f6tigt werden, um 1 zu erreichen, sollte einer bestimmten Verteilung folgen.\u00dcberlappender Summentest: Generiere eine lange Folge von zuf\u00e4lligen Floats auf (0,1). F\u00fcgen Sie Sequenzen von 100 aufeinanderfolgenden Floats hinzu. Die Summen sollten normal mit charakteristischem Mittelwert und Varianz verteilt sein.F\u00fchrt den Test aus: Generiere eine lange Folge von zuf\u00e4lligen Floats auf (0,1). Z\u00e4hlen Sie aufsteigende und absteigende L\u00e4ufe. Die Z\u00e4hlungen sollten einer bestimmten Verteilung folgen.Der Craps-Test: Spielen Sie 200000 Craps-Spiele und z\u00e4hlen Sie die Gewinne und die Anzahl der W\u00fcrfe pro Spiel. Jede Z\u00e4hlung sollte einer bestimmten Verteilung folgen.Testbeschreibungen[edit]Der Geburtstagsabstandstest: W\u00e4hlen m Geburtstage in einem Jahr von n Tage. Listen Sie die Abst\u00e4nde zwischen den Geburtstagen auf. Wenn j ist die Anzahl der Werte, die dann in dieser Liste mehr als einmal vorkommen j ist asymptotisch Poisson mit Mittelwert verteilt m3 \u00f7 (4n). Erfahrungsgem\u00e4\u00df muss n beispielsweise ziemlich gro\u00df sein n \u2265 218zum Vergleichen der Ergebnisse mit der Poisson-Verteilung mit diesem Mittelwert. Dieser Test verwendet n = 224 und m = 29, so dass die zugrunde liegende Verteilung f\u00fcr j wird als Poisson mit \u03bb = 2 angenommen27 \u00f7 226 = 2. Eine Stichprobe von 500 js wird genommen und ein Chi-Quadrat-Anpassungstest liefert a p Wert. Der erste Test verwendet die Bits 1\u201324 (von links gez\u00e4hlt) aus Ganzzahlen in der angegebenen Datei. Dann wird die Datei geschlossen und erneut ge\u00f6ffnet. Als n\u00e4chstes werden die Bits 2\u201325 verwendet, um Geburtstage anzugeben, dann 3\u201326 und so weiter bis zu den Bits 9\u201332. Jeder Satz von Bits liefert a p-Wert und die neun p-Werte liefern ein Beispiel f\u00fcr einen KSTEST.Der \u00fcberlappende 5-Permutationstest: Dies ist der OPERM5-Test. Es wird eine Folge von einer Million 32-Bit-Zufallszahlen betrachtet. Jeder Satz von f\u00fcnf aufeinanderfolgenden ganzen Zahlen kann sich f\u00fcr die 5 in einem von 120 Zust\u00e4nden befinden! m\u00f6gliche Reihenfolge von f\u00fcnf Zahlen. Somit liefern die Zahlen 5, 6, 7, … jeweils einen Zustand. Da viele tausend Zustands\u00fcberg\u00e4nge beobachtet werden, wird die Anzahl der Vorkommen jedes Zustands kumulativ gez\u00e4hlt. Dann ergibt die quadratische Form in der schwachen Inversen der 120 \u00d7 120-Kovarianzmatrix einen Test, der dem Likelihood-Ratio-Test entspricht, dass die 120 Zellzahlen aus der angegebenen (asymptotisch) Normalverteilung mit der angegebenen 120 \u00d7 120-Kovarianzmatrix (mit Rang 99) stammen ). Diese Version verwendet zweimal 1000000 Ganzzahlen. Dieser Test kann ungel\u00f6ste Fehler aufweisen, die zu konstant schlechten p-Werten f\u00fchren.[3]Der bin\u00e4re Rangtest f\u00fcr 31 \u00d7 31 Matrizen: Die am weitesten links stehenden 31 Bits von 31 zuf\u00e4lligen Ganzzahlen aus der Testsequenz werden verwendet, um eine 31 \u00d7 31-Bin\u00e4rmatrix \u00fcber dem Feld {0,1} zu bilden. Der Rang wird bestimmt. Dieser Rang kann zwischen 0 und 31 liegen, aber R\u00e4nge 21 are lumped with 21. A chi-square test is made on the no.-of-throws cell counts. Each 32-bit integer from the test file provides the value for the throw of a die, by floating to [0,1), multiplying by 6 and taking 1 plus the integer part of the result.Most of the tests in DIEHARD return a p-value, which should be uniform on [0,1) if the input file contains truly independent random bits. Those p-values are obtained by p = F(X), where F is the assumed distribution of the sample random variable X \u2013 often normal. But that assumed F is just an asymptotic approximation, for which the fit will be worst in the tails. Thus you should not be surprised with occasional p-values near 0 or 1, such as 0.0012 or 0.9983. When a bit stream really FAILS BIG, you will get ps of 0 or 1 to six or more places. Since there are many tests, it is not unlikely that a p < 0.025 or p > 0.975 means that the RNG has “failed the test at the 0.05 level”. We expect a number of such events ps happen among the hundreds of events DIEHARD produces, even conditioned on the random number generator being perfect.See also[edit]Externe Links[edit] (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});after-content-x4"},{"@context":"http:\/\/schema.org\/","@type":"BreadcrumbList","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"item":{"@id":"https:\/\/wiki.edu.vn\/wiki16\/#breadcrumbitem","name":"Enzyklop\u00e4die"}},{"@type":"ListItem","position":2,"item":{"@id":"https:\/\/wiki.edu.vn\/wiki16\/2020\/12\/31\/diehard-tests-wikipedia\/#breadcrumbitem","name":"Diehard-Tests – Wikipedia"}}]}]