Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "generatory liczb pseudolosowych" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Projektowanie generatorów kongruencyjnych, wytwarzających ciągi okresowe liczb naturalnych
    Design of congruential generators producing periodical sequences of natural numbers
    Autorzy:
    Paszkiewicz, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/317680.pdf
    Data publikacji:
    2001
    Wydawca:
    Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy
    Tematy:
    generatory liczb pseudolosowych
    pierwiastki pierwotne
    pseudorandom number generators
    primitive roots
    Opis:
    Omówiono podstawowe zasady projektowania generatorów kongruencyjnych liczb pseudolosowych, ze szczególnym uwzględnieniem generatorów afinicznych i inwersyjnych.
    Basic principles of design of congruential generators of pseudorandom numbers are discussed in the paper with special emphasis given to affine and inverse generators.
    Źródło:
    Telekomunikacja i Techniki Informacyjne; 2001, 2; 30-45
    1640-1549
    1899-8933
    Pojawia się w:
    Telekomunikacja i Techniki Informacyjne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Metodyka testowania bezpieczeństwa generatorów liczb pseudolosowych w systemach pomiarowych
    Testing methodology of secure random numeber generators in the measurement and control systems
    Autorzy:
    Czernik, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/212494.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Lotnictwa
    Tematy:
    testowanie bezpieczeństwa
    generatory liczb pseudolosowych
    systemy pomiarowo-sterujące
    testing methodology of secure
    random number generators
    measurement and control systems
    Opis:
    W pracy dokonano oceny generatorów liczb losowych pod kątem ich dopasowania do potrzeb i specyfiki Rozproszonych, Bezprzewodowych Systemów Pomiarowo – Sterujących (RBSPS), coraz powszechniej wykorzystywanych w awionice m. in. na pokładach samolotów bezzałogowych. W pracy rozważane są zasadnicze kwestie dotyczące generatorów liczb losowych: badania „rzeczywistej losowości”, „ataki” kryptoanalizy i sposoby zabezpieczenia się przed nimi. Wocenie jakości generatorów wzięto pod uwagę poziom rzeczywistego bezpieczeństwa kryptograficznego algorytmu, efektywność obliczeniową i możliwości implementacji układowej w szybkich i oszczędnych pod względem zapotrzebowania na moc systemach mikroprocesorowych.
    This paper focuses on the study reviewed evaluation and random number generators to determine whether they fit demands and characteristics Low Power Distributed Measurement and Control Systems (LPDMCS), becoming more widely used in avionics, among others on boards Unmanned Aerial Vehicles (UAV). In this work are considered basic categories of random number generators: study the “real randomness”, cryptanalysis attacks and ways to protect against them. The evaluation quality of generators took into account the level of security algorithms, computational efficiency and the possibility of systemic implementation of rapid and efficient in terms of demand on the power of the latest microprocessor systems.
    Źródło:
    Prace Instytutu Lotnictwa; 2009, 6 (201); 20-34
    0509-6669
    2300-5408
    Pojawia się w:
    Prace Instytutu Lotnictwa
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Monte-Carlo evaluation of measurement uncertainty using a new generator of pseudorandom numbers
    Ocena niepewności pomiarowej przy użyciu metody Monte Carlo i nowego generatora liczb pseudolosowych
    Autorzy:
    Morawski, R. Z.
    Miękina, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/153003.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    evaluation of measurement uncertainty
    Monte Carlo method
    generation of pseudorandom numbers
    szacowanie niepewności pomiarowej
    metoda Monte Carlo
    generatory liczb pseudolosowych
    Opis:
    The Monte Carlo method has been applied in metrology for a long time, but only recently (2008) it has been recommended by the international normative body (Joint Committee for Guides in Metrology) for evaluation of measurement uncertainty. This paper is devoted to the problem of efficient generation of pseudorandom numbers following a distribution whose probability density function is very close to the Gauss function, but it has finite-support, and – unlike the probability density function of the truncated normal distribution – is continuous. The applicability of the proposed solution for evaluation of measurement uncertainty is illustrated with an example of practical importance.
    Zgodnie z Suplementem #1 do międzynarodowego przewodnika dotyczącego wyrażania niepewności pomiaru [2] metoda Monte Carlo staje się jedną ze standardowych metod oceny owej niepewności. Podstawowym narzędziem jej implementacji są generatory liczb pseudolosowych o rozkładach modelujących rozkłady błędów występujących w systemach pomiarowych. Nierzadko – np. w zastosowaniach, w których niepewność pomiaru przekłada się na ryzyko błędu w sztuce medycznej – zachodzi potrzeba oceny rozszerzonej niepewności pomiaru metodą najgorszego przypadku. Stosuje się wówczas liczby pseudolosowe o rozkładzie równomiernym (à la limite – dwupunktowym) lub obciętym normalnym. Ciąg tych ostatnich uzyskuje się zwykle poprzez odpowiednią transformację ciągu liczb o rozkładzie normalnym lub równomiernym. W obydwu przypadkach jest to operacja dość złożona obliczeniowo i dlatego wciąż pojawiają się nowe propozycje generatorów. Jedną z najnowszych oraz przegląd starszych znaleźć można w artykule [3]. Wspólną ich wadą – obok złożoności obliczeniowej – jest nieciągłość funkcji gęstości prawdopodobieństwa w punktach obcięcia oraz kilkuprocentowe zmniejszenie odchylenia standardowego. W artykule przedstawiono nowy, wolny od tych wad, generator liczb pseudolosowym o rozkładzie zbliżonym do obciętego normalnego (różnicę odpowiednich funkcji gęstości prawdopodobieństwa przedstawia rys. 1). Jego użyteczność zilustrowano przykładem zastosowania do analizy propagacji błędów danych metodą Monte Carlo w procedurze estymacji mezurandu metodą najmniejszych kwadratów w przypadku, gdy zarówno dane reprezentując zmienne niezależne i zmienną zależną obarczone są błędem przypadkowym.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2013, R. 59, nr 5, 5; 390-393
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-3 z 3

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies