<PA2013(26)>
●清水、小久保&石川
「乱数発生器データのウェーブレット解析」
(明治大学)
これまで乱数発生器のデータ解析では、1秒間のカイ自乗値を
使った偏り分析がなされていた。この1秒を単位にするという
のは、単なる経験則で特段の理由もなかった。そこで、この
単位幅を階層的に変えたデータを一体化して分析できる方法を
編み出した。具体的には、ハール・ウェーブレット使って
分析する方法である。試験的な分析では、1秒の単位幅は、
その他の単位幅に比べて、偏りの検出力が高いので、相応の
効果が見られていると言える。
※これにて、2013年のPA論文の紹介を終わる。
●清水、小久保&石川
「乱数発生器データのウェーブレット解析」
(明治大学)
これまで乱数発生器のデータ解析では、1秒間のカイ自乗値を
使った偏り分析がなされていた。この1秒を単位にするという
のは、単なる経験則で特段の理由もなかった。そこで、この
単位幅を階層的に変えたデータを一体化して分析できる方法を
編み出した。具体的には、ハール・ウェーブレット使って
分析する方法である。試験的な分析では、1秒の単位幅は、
その他の単位幅に比べて、偏りの検出力が高いので、相応の
効果が見られていると言える。
※これにて、2013年のPA論文の紹介を終わる。