1.250 bit x 10 luồng hoạt động: -
--------------------------------------------- ----------------------------
KẾT QUẢ VỀ TÍNH ĐỒNG NHẤT CỦA GIÁ TRỊ P VÀ TỶ LỆ CÁC TRÌNH TỰ VƯỢT QUA
--------------------------------------------- ----------------------------
trình tạo là <Blum-Blum-Shub>
--------------------------------------------- ----------------------------
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 KIỂM TRA THỐNG KÊ TỶ LỆ GIÁ TRỊ P
--------------------------------------------- ----------------------------
0 0 2 2 2 1 1 2 0 0 0,534146 10/10 FFT
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
như trên là một đường chuyền rất tốt.
Giả sử RNG của bạn tốt, chỉ chạy FFT thì không thuyết phục được. Bạn thường gặp phải các lỗi thử nghiệm riêng lẻ vì tính ngẫu nhiên rất khó chịu, đặc biệt là khi kích thước mẫu ngày càng nhỏ.Tính ngẫu nhiên phụ thuộc rất nhiều vào kích thước mẫu. Đó là lý do tại sao 'bộ' kiểm tra có nhiều loại kiểm tra rất đơn giản và rất phức tạp. Vì vậy, không để "có phải Trình tạo số ngẫu nhiên luôn chuyển (sic) với tất cả các giá trị n ⥠1000".
Tôi cũng sẽ cảnh giác với 100 dòng bit. Từ kinh nghiệm một lần nữa, 10 dường như là một số tiền tốt và cho phép xác định giá trị p phù hợp. Bạn sẽ chống lại lợi nhuận giảm dần sau >> 10 dòng bit. Vì vậy, hãy thực hiện 10 luồng bit, mỗi luồng 1.000.000 bit (tổng cộng 1,25 MB) để chạy tất cả các thử nghiệm. Bạn sẽ không nhận được bất kỳ giá trị p nào cho các thử nghiệm RandomExcursions(Biến thể) nhưng bạn sẽ nhận được dấu hiệu thành công từ tỷ lệ vượt qua.
Nhưng trước hết, nếu bạn đã thiết kế TRNG của riêng mình (và có lẽ là trình trích xuất ngẫu nhiên), hãy chạy nhập. Đây rõ ràng là thử nghiệm ngẫu nhiên mạnh mẽ nhất hiện có. Sử dụng 500 kB. Nếu mẫu của bạn thất bại nhập
, thì TRNG của bạn không hợp lệ.