Điểm:1

Các giá trị mong đợi của một thuộc tính XOR quay cụ thể của một chuỗi các chuỗi bit ngẫu nhiên là gì?

lá cờ de

Giả sử rằng $x$ là một dãy $l$ bit và $0 \le n < l$, để cho $R(x, n)$ biểu thị kết quả của phép quay bit trái của $x$ qua $n$ chút ít.Ví dụ, nếu $x = 0100110001110000$, sau đó $$\begin{array}{l} R(x,0) = {\rm{0100110001110000}},\ R(x,1) = {\rm{1001100011100000}},\ R(x,2) = {\rm{0011000111000001}},\ \ldots \ R(x,15) = {\rm{0010011000111000}}. \end{mảng}$$

Để cho $A \oplus B$ biểu thị kết quả của phép toán XOR cho hai chuỗi $l$ chút ít. Ví dụ, $$0100110001110000 \oplus 1010010001000010 = 1110100000110010.$$

Để cho $H(x)$ biểu thị số lượng bit khác không trong $x$ (tức là trọng lượng hamming của $x$).

Giả sử rằng $x$$y$ là hai chuỗi bit có cùng độ dài $l$, để cho $f(x, y)$ biểu thị phần tử tối thiểu (số nhỏ nhất) trong bộ dữ liệu $$\begin{array}{l} (H(x \oplus y),\ H(x \oplus R(y,1)),\ H(x \oplus R(y,2)),\ \ldots \ H(x \oplus R(y,l - 1))). \end{mảng}$$

Giả sử rằng chúng ta có một TRNG tạo ra các chuỗi bit ngẫu nhiên. Tạo ra một chuỗi các $L = k \times l$ chút ít. Chia chuỗi này thành $k$ từ (vì vậy độ dài của mỗi từ là $l$): $w_0, w_1, \ldots, w_{k-1}$. Sau đó tính toán bộ dữ liệu sau $T$ số:

$$\begin{array}{l} (f({w_0},{w_1}),\ f({w_0},{w_2}),\ \ldots \ f({w_0},{w_{k - 1}}),\ f({w_1},{w_2}),\ f({w_1},{w_3}),\ \ldots \ f({w_1},{w_{k - 1}}),\ f({w_2},{w_3}),\ \ldots \ f({w_{k - 2}},{w_{k - 1}})). \end{mảng}$$

Nói cách khác, đối với không tí nào cặp từ $(w_i, w_j)$ như vậy mà $i \neq j$, tính toán tương ứng $f({w_i},{w_j})$.

Câu 1: đã cho $k$$l$, cách tính hy vọng giá trị của tối thiểu con số $M_T$ Trong $T$?

Câu 2: đã cho $k$$l$, cách tính hy vọng giá trị của trung bình con số $A_T$ Trong $T$? Đây là số $A_T$ được tính như sau: tính tổng tất cả các phần tử của $T$, sau đó chia tổng cho tổng số phần tử trong $T$.

Các hy vọng số ở đây hàm ý số có xác suất lớn nhất.Ví dụ, số bit 0 dự kiến ​​trong một chuỗi $l$ bit ngẫu nhiên là $l/2$.

kodlu avatar
lá cờ sa
"Số dự kiến ​​ở đây ngụ ý số có xác suất tối đa. Ví dụ: số bit 0 dự kiến ​​trong một chuỗi các bit ngẫu nhiên là /2." Tuyên bố này không cần phải đúng.
kodlu avatar
lá cờ sa
Câu hỏi như đã hỏi là rất khó. Tôi sẽ gõ câu trả lời cho một câu hỏi liên quan khi tôi có nhiều thời gian hơn.
lá cờ de
@kodlu: Tôi quan tâm đến lời giải thích về nhận xét đầu tiên. Nếu xác suất của 0 hoặc 1 là 50%, thì số lượng bit 0 dự kiến ​​trong chuỗi $l$ bit là bao nhiêu, giả sử rằng $l$ là số chẵn?
kodlu avatar
lá cờ sa
Ý tôi chỉ là đối với các phân phối tổng quát hơn có thể phát sinh trong phân tích, tài sản đó không cần phải giữ. bạn đang lấy trọng lượng và giảm thiểu trọng số Hamming.
Điểm:0
lá cờ sa

Vì bạn nói rằng các chuỗi đầu vào là đầu ra của TRNG, nên tôi sẽ coi từng thuật ngữ là các vectơ ngẫu nhiên được phân phối đồng đều.

Bạn xác định
$$f(x, y)=\min\{H(x \oplus y),H(x \oplus R(y,1)),\ldots,H(x \oplus R(y,\ell-1 )\} $$ mà tôi sẽ lập mô hình dưới dạng trọng số Hamming tối thiểu của một tập hợp $k$ nhị phân được chọn ngẫu nhiên thống nhất độc lập $\ell-$bộ dữ liệu.

Mỗi trọng số Hamming trong tập hợp này được phân phối dưới dạng $\textsf{Nhị thức}(\ell,1/2).$ Vì vậy, chúng tôi có tối thiểu của $k$ mẫu nhị thức không thiên vị trên $\{0,1,\ldots,\ell\}$. Mức tối thiểu còn được gọi là mức đầu tiên Thống kê đơn hàng và để cho $F(u)=\mathbb{Pr}[X\leq u]$ ở đâu $X$ được phân phối nhị thức như trên (bạn đã sử dụng $x$ như một biến do đó $u$), chúng ta có $$ \mathbb{Pr}[f(x,y)\leq x]=1-(1-F(u))^{k}. $$

Nếu giả thuyết về tính ngẫu nhiên đúng, thì bước tiếp theo của bạn sẽ xem xét tất cả $\binom{k}{2}$ các cặp cực tiểu này, do đó, trên thực tế, bạn đang xem xét mức tối thiểu của một tập hợp các $$\binom{k}{2}k$$ mẫu nhị thức. Đây là $O(k^3)$ các mẫu và mức tối thiểu sẽ về 0 khá nhanh, nếu giả thuyết về tính ngẫu nhiên ở trên được giữ nguyên, vì vậy bạn muốn xem xét $$ 1-\left[1-(1-F(u))^k\right]^{\binom{k}{2}} $$

Dựa trên câu trả lời dự kiến ​​này của tôi là:

Câu 1: đã cho $k$$l$, cách tính hy vọng giá trị của tối thiểu con số $M_T$ Trong $T$?

Điều này sẽ gần bằng không đối với bất kỳ quy mô lớn nào $k$ so với $\ell.$ Bạn có thể muốn sử dụng xấp xỉ Gaussian cho nhị thức và sử dụng hàm phân phối tích lũy Gaussian để đánh giá ước tính.

Câu 2: đã cho $k$$l$, cách tính hy vọng giá trị của trung bình con số $A_T$ Trong $T$? Đây là số $A_T$ được tính như sau: tính tổng tất cả các phần tử của $T$, sau đó chia tổng cho tổng số phần tử trong $T$.

Đây hiện là mức trung bình của thống kê đơn đặt hàng riêng lẻ thay vì mức tối thiểu của mức tối thiểu. Nó sẽ rất có khả năng so sánh với $$ 1-(1-F(u))^k. $$

Nhận xét: Nếu bạn muốn sử dụng trực tiếp các phép tính gần đúng cho nhị thức, bạn có thể xem câu trả lời của tôi cho dòng toán học sau câu hỏi. Lưu ý rằng đối với nhị thức $\textsf{Nhị thức}(\ell,1/2),$ và cho bất kỳ $u \in \{0,1,\ldots,\ell\}$ chúng ta có $$ 2^{-\ell}\sum_{j\leq u-1} \binom{\ell}{j}\leq F(u)\leq 2^{-\ell}\sum_{j\leq u} \ nhị phân{\ell}{j} $$

lá cờ de
Có thể có một công thức rõ ràng để tìm giá trị kỳ vọng của $M_T$, giả sử rằng công thức chỉ được chứa $k$ và $l$ làm biến?

Đăng câu trả lời

Hầu hết mọi người không hiểu rằng việc đặt nhiều câu hỏi sẽ mở ra cơ hội học hỏi và cải thiện mối quan hệ giữa các cá nhân. Ví dụ, trong các nghiên cứu của Alison, mặc dù mọi người có thể nhớ chính xác có bao nhiêu câu hỏi đã được đặt ra trong các cuộc trò chuyện của họ, nhưng họ không trực giác nhận ra mối liên hệ giữa câu hỏi và sự yêu thích. Qua bốn nghiên cứu, trong đó những người tham gia tự tham gia vào các cuộc trò chuyện hoặc đọc bản ghi lại các cuộc trò chuyện của người khác, mọi người có xu hướng không nhận ra rằng việc đặt câu hỏi sẽ ảnh hưởng—hoặc đã ảnh hưởng—mức độ thân thiện giữa những người đối thoại.