Puncte:1

Care sunt valorile așteptate ale unei anumite proprietăți XOR de rotație a unei secvențe de șiruri de biți aleatoare?

drapel de

Asumand $x$ este o succesiune de $l$ biți și $0 \le n < l$, lăsa $R(x, n)$ denotă rezultatul rotației pe biți stânga a $x$ de $n$ biți.De exemplu, dacă $x = 0100110001110000$, atunci $$\begin{matrice}{l} R(x,0) = {\rm{0100110001110000}},\ R(x,1) = {\rm{1001100011100000}},\ R(x,2) = {\rm{0011000111000001}},\ \ldots \ R(x,15) = {\rm{0010011000111000}}. \end{matrice}$$

Lăsa $A \oplus B$ notează rezultatul operației XOR pentru două secvențe de $l$ biți. De exemplu, $$0100110001110000 \oplus 1010010001000010 = 1110100000110010.$$

Lăsa $H(x)$ indică numărul de biți diferit de zero în $x$ (adică, Greutate Hamming de $x$).

Asumand $x$ și $y$ sunt două șiruri de biți de aceeași lungime $l$, lăsa $f(x, y)$ notează elementul minim (cel mai mic număr) din tuplu $$\begin{matrice}{l} (H(x \oplus y),\ H(x \oplus R(y,1)),\ H(x \oplus R(y,2)),\ \ldots \ H(x \oplus R(y,l - 1))). \end{matrice}$$

Să presupunem că avem un TRNG care generează secvențe de biți aleatori. Generați o secvență de $L = k \times l$ biți. Împărțiți această secvență în $k$ cuvinte (deci lungimea fiecărui cuvânt este $l$): $w_0, w_1, \ldots, w_{k-1}$. Apoi calculați următorul tuplu $T$ de numere:

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

Cu alte cuvinte, pentru orice pereche de cuvinte $(w_i, w_j)$ astfel încât $i \neq j$, calculați corespunzătoare $f({w_i},{w_j})$.

Întrebarea 1: dat $k$ și $l$, cum se calculează așteptat valoarea a minim număr $M_T$ în $T$?

Întrebarea 2: dat $k$ și $l$, cum se calculează așteptat valoarea a in medie număr $A_T$ în $T$? Iată numărul $A_T$ se calculează astfel: se însumează toate elementele din $T$, apoi împărțiți suma la numărul total de elemente în $T$.

The așteptat număr aici implică numărul cu probabilitatea maximă.De exemplu, numărul așteptat de zero biți într-o secvență de $l$ biți aleatori este $l/2$.

kodlu avatar
drapel sa
"Numărul așteptat aici implică numărul cu probabilitatea maximă. De exemplu, numărul așteptat de zero biți într-o secvență de biți aleatori este /2." Această afirmație nu trebuie să fie adevărată.
kodlu avatar
drapel sa
Întrebarea așa cum este pusă este foarte dificilă. Voi scrie un răspuns la o întrebare asociată când voi avea mai mult timp.
drapel de
@kodlu: Mă interesează o explicație a primului comentariu. Dacă probabilitatea fie 0, fie 1 este de 50%, care este numărul așteptat de zero biți într-o secvență de $l$ biți, presupunând că $l$ este par?
kodlu avatar
drapel sa
Am vrut să spun doar că pentru distribuțiile mai generale care pot apărea în analiză, această proprietate nu trebuie să fie valabilă. luați greutăți și reduceți la minimum greutățile Hamming.
Puncte:0
drapel sa

Deoarece spuneți că șirurile de intrare sunt ieșiri ale unui TRNG, voi lua fiecare dintre termeni ca vectori aleatori distribuiți uniform.

Tu definești
$$f(x, y)=\min\{H(x \oplus y),H(x \oplus R(y,1)),\ldots,H(x \oplus R(y,\ell-1) )\} $$ pe care o voi modela ca greutate Hamming minimă a unui set de $k$ binar ales aleatoriu în mod uniform și independent $\ell-$tupluri.

Fiecare greutate Hamming din acest set este distribuită ca $\textsf{Binom}(\ell,1/2).$ Deci avem minim de $k$ eşantioane binomiale imparţiale pe $\{0,1,\ldots,\ell\}$. Minimul se mai numește și primul Statistica comenzii și lăsând $F(u)=\mathbb{Pr}[X\leq u]$ Unde $X$ este distribuit binomial ca mai sus (folositi deja $x$ ca o variabilă de unde $u$), avem $$ \mathbb{Pr}[f(x,y)\leq x]=1-(1-F(u))^{k}. $$

Dacă ipoteza aleatoriei este valabilă, atunci următorul tău pas arată la toate $\binom{k}{2}$ perechi de aceste minime, deci, de fapt, vă uitați la minimumul unei colecții de $$\binom{k}{2}k$$ probe binomiale. Aceasta este $O(k^3)$ probe și minimul va ajunge la zero destul de repede, dacă ipoteza aleatoriei de mai sus este valabilă, așa că ați dori să luați în considerare $$ 1-\left[1-(1-F(u))^k\right]^{\binom{k}{2}} $$

Pe baza acestui lucru, răspunsurile mele preliminare sunt:

Întrebarea 1: dat $k$ și $l$, cum se calculează așteptat valoarea a minim număr $M_T$ în $T$?

Acesta va fi aproape de zero pentru orice mare $k$ comparativ cu $\ell.$ S-ar putea să doriți să utilizați aproximarea gaussiană a binomului și să utilizați funcția de distribuție cumulativă Gaussiană pentru a evalua o estimare.

Întrebarea 2: dat $k$ și $l$, cum se calculează așteptat valoarea a in medie număr $A_T$ în $T$? Iată numărul $A_T$ se calculează astfel: se însumează toate elementele din $T$, apoi împărțiți suma la numărul total de elemente în $T$.

Aceasta este acum media statisticilor comenzilor individuale în loc de minimul minimelor. Va fi foarte probabil comparabil cu $$ 1-(1-F(u))^k. $$

Observație: Dacă doriți să utilizați direct aproximări ale binomului, puteți vedea răspunsul meu la următorul mathoverflow întrebare. Rețineți că pentru binom $\textsf{Binom}(\ell,1/2),$ si pentru orice $u \in \{0,1,\ldots,\ell\}$ avem $$ 2^{-\ell}\sum_{j\leq u-1} \binom{\ell}{j}\leq F(u)\leq 2^{-\ell}\sum_{j\leq u} \ binom{\ell}{j} $$

drapel de
Este posibil să existe o formulă explicită pentru a găsi valoarea așteptată a $M_T$, presupunând că formula trebuie să conțină doar $k$ și $l$ ca variabile?

Postează un răspuns

Majoritatea oamenilor nu înțeleg că a pune multe întrebări deblochează învățarea și îmbunătățește legătura interpersonală. În studiile lui Alison, de exemplu, deși oamenii își puteau aminti cu exactitate câte întrebări au fost puse în conversațiile lor, ei nu au intuit legătura dintre întrebări și apreciere. În patru studii, în care participanții au fost implicați în conversații ei înșiși sau au citit transcrieri ale conversațiilor altora, oamenii au avut tendința să nu realizeze că întrebarea ar influența – sau ar fi influențat – nivelul de prietenie dintre conversatori.