Анализ возможности повышения степени случайности шума с помощью непрерывного вейвлет-преобразования на примере последовательности чисел, формируемой оптическим генератором случайного шума

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Изучены возможности управления параметрами последовательностей случайных чисел с помощью непрерывного вейвлет-преобразования. Показано, что изменение энергии масштабов непрерывного вейвлет преобразования может увеличивать процент прохождения тестов NIST LongestRun, FFT и Runs. Возможность увеличения вероятности прохождения тестов продемонстрирована для различных размеров исследуемой экспериментальной последовательности случайных чисел.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

М. Э. Сибгатуллин

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Казанский национальный исследовательский технический университет имени А.Н. Туполева – КАИ»; Государственное научное бюджетное учреждение «Академия наук Республики Татарстан»

Автор, ответственный за переписку.
Email: sibmans@mail.ru

Казанский квантовый центр

Россия, Казань; Казань

Д. А. Мавков

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Казанский национальный исследовательский технический университет имени А.Н. Туполева – КАИ»

Email: sibmans@mail.ru

Казанский квантовый центр

Россия, Казань

Л. Р. Гилязов

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Казанский национальный исследовательский технический университет имени А.Н. Туполева – КАИ»

Email: sibmans@mail.ru

Казанский квантовый центр

Россия, Казань

Н. М. Арсланов

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Казанский национальный исследовательский технический университет имени А.Н. Туполева – КАИ»

Email: sibmans@mail.ru

Казанский квантовый центр

Россия, Казань

Список литературы

  1. Herrero-Collantes M., Garcia-Escartin J.C. // Rev. Modern Phys. 2017. V. 89. No. 1. Art. No. 015004.
  2. Mannalatha V., Mishra S., Pathak A. // Quantum Inf. Process. 2023. V. 22. Art. No. 439.
  3. Kim T., Lee S., Yun S. et al. // Proc. 23rd Int. Conf. WISA 2022 (Jeju Island, 2022). P. 277.
  4. Petrie C.S., Connelly J.A. // IEEE TCAS-I. 2000. V. 47. No. 5. P. 615.
  5. Katsoprinakis G., Polis M., Tavernarakis A. et al. // Phys. Rev. A. 2008. V. 77. Art. No. 054101.
  6. Argillander J., Alarcón A., Xavier G. // J. Optics. 2022. V. 24. Art. No. 064010.
  7. Khanmohammadi A., Enne R., Hofbauer M. et al. // IEEE Photonics J. 2015. V. 7. No. 5. P. 1.
  8. Grosshans F., Van Assche G., Wenger J. et al. // Nature. 2003. V. 421. P. 238.
  9. Symul T., Assad S.M., Lam P.K. // Appl. Phys. Lett. 2011. V. 98. Art. No. 231103.
  10. Балыгин К.А., Кулик С.П., Молотков С.Н. // Письма в ЖЭТФ. 2024. Т. 119. № 7. С. 533, Balygin K.A., Kulik S.P., Molotkov S.N. // JETP Lett. 2024. V. 119. No. 7. P. 538.
  11. Bikos A., Nastou P., Petroudis G., Stamatiou Y. // Criptography. 2023. V. 7. No. 4. P. 54.
  12. Сибгатуллин М.Э., Гилязов Л.Р., Мавков Д.А., Арсланов Н.М. // Изв. РАН. Сер. физ. 2023. Т. 87. № 12. С. 1796, Sibgatullin M.E., Gilyazov L.R., Mavkov D.A., Arslanov N.M. // Bull. Russ. Acad. Sci. Phys. 2023. V. 87. No. 12. P. 1869.
  13. Strydom C., Soleymani S., Özdemir Ş.K., Tame M.S. // New J. Phys. 2024. No. 26. Art. No. 043002.
  14. Евстифеев Е.В., Москаленко О.И. // Изв. РАН. Сер. физ. 2020. Т. 84. № 2. С. 300, Evstifeev E.V., Moskalenko O.I .// Bull. Russ. Acad. Sci. Phys. 2020. V. 84. No. 2. P. 230.
  15. Захаров В.М., Шалагин С.В., Гумиров А.И. // Вест. Дагестан. гос. ун-та. Сер. 1. Естеств. науки. 2023. Т. 38. № 3. С. 28.
  16. Obadi A.B., Zeghid M., Kan P.L.E. // EEE Access. 2022. V. 10. P. 126767.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Зависимость процента успешных прошедших тест NIST последовательностей в зависимости от количества масштабов непрерывного вейвлет-преобразования, для которых выполнялось выравнивание энергий: тест FFT, выравнивание по среднему (а), тест FFT, выравнивание по минимуму (б), тест LongestRun, выравнивание по среднему (в), тест LongestRun, выравнивание по минимуму (г), тест Runs, выравнивание по среднему (д), тест Runs, выравнивание по минимуму (е).

Скачать (438KB)

© Российская академия наук, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».