Готовимся к собеседованию: случайные числа в python

Краткое введение

В последние годы внимание и популярность модели случайных лесов значительно возросли, в основном благодаря тому, что ее можно быстро применить практически к любой проблеме, связанной с наукой о данных, чтобы люди могли эффективно и быстро получить первую Набор результатов тестов. В ряде задач случайные леса снова и снова демонстрируют невероятную силу, но в то же время это так удобно и практично

Следует отметить, что первый набор результатов испытаний, а не все результаты, упомянутые выше, объясняется тем, что метод случайного леса имеет свои ограничения. В этой статье мы познакомим вас с наиболее интересными аспектами построения прогнозирующей модели с использованием случайных лесов.

3.2. Данные

Анализ базируется на данных
европейского демографического
исследования, опубликованных в книге . 

По
причинам дидактического характера
используется лишь небольшой набор из 32
человек, из которых 16 представляют
Северную Европу (Скандинавия) и столько
же – Южную (Средиземноморье). Для баланса
выбрано одинаковое количество мужчин и
женщин – по 16 человек. Люди
характеризуются двенадцатью
переменными, перечисленными в .

Табл. 1
Переменные, использованные в
демографическом анализе
 

Height	Рост: в сантиметрах
Weight	Вес: в килограммах
Hair	Волосы: короткие: –1, или длинные: +1
Shoes	Обувь: размер по европейскому стандарту
Age	Возраст: в годах
Income	Доход: в тысячах евро в год
Beer	Пиво: потребление в литрах в год
Wine	Вино: потребление в литрах в год
Sex	Пол: мужской: –1, или женский: +1
Strength	Сила: индекс, основанный на проверке физических способностей
Region	Регион: север : –1, или юг: +1
IQ	Коэффициент интеллекта, измеряемый по стандартному тесту

Заметим, что такие переменные,
как Sex, Hair и Region имеют
дискретный характер с двумя возможными
значениями: –1 или +1, тогда как остальные
девять переменных могут принимать
непрерывные числовые значения.

Рис.
15 Исходные данные в примере People

Как написать методы в дипломной работе

Отлично! Теперь мы знаем, какие методы исследования существуют. Если повезёт, мы даже понимаем, какие методологические основы нам можно использовать в нашей работе.

Чтобы облегчить себе работу, можно использовать стандартные речевые конструкции при формулировке методологии и методов исследования. Например:

• в основу настоящей работы легли положения … методологии;
• работа основана на положениях … методологии;
• методологическую основу/базу исследования составили положения … методологии;
• в исследовании/ работе использованы следующие методы …, методы исследования — это … и так далее.

Не забывайте указывать в хронологическом порядке, какие деятели занимались изучением данной проблемы. А в истории исследования можно упомянуть исторический контекст, рассказать, что успели добавить к имеющимся данным новейшие авторы.

Есть и стандартные конструкции, используемые при описании методов исследований:

• изучение … восходит к …;
• в … веке … были подробно изучены и описаны …;
• проблемами … занимались …;
• огромный вклад в разработку проблемы … внёс …/внесла работа/исследование/труд …;
• большое значение имеют работы …;
• работы последних лет позволяют говорить о …;
• опыт истории … показывает, что …;
• в настоящее время господствующей точкой зрения является …;
• такой подход характерен для …;
• начало изучению этого вопроса было положено трудами …, в работах …;
• заметное место в работах … занимает положение …;
• в числе разрабатываемых в этом русле проблем можно назвать …;
• ……. подробно освещено в работах …;
• связь …показана в … и так далее.

При написании заключения стоит сделать упор на описание структуры работы со следующими стандартными конструкциями:

• всё вышесказанное определило структуру работы, которая состоит из введения, … глав, заключения, списка литературы, приложения (последнее указывается, если в работе есть приложение);
• логика, цели и задачи исследования определили структуру работы, которая состоит из …;
• во введении даётся общая характеристика работы, обосновывается актуальность темы и её социальная значимость, определяются цель, задачи, методологическая основа исследования и методы исследования, а также даётся краткий обзор разработанности проблемы;
• первая глава посвящена …,
• во второй главе рассматривается/ говорится о…, в первой главе были рассмотрены …, вторая глава начинается с …, затем …;
• заключение представляет собой выводы по работе/ в заключении приведены основные выводы и так далее.

Вопрос 4. Как повторить случайную последовательность?

Сложность: 2/3

Истинно случайную последовательность повторить невозможно. Но для повторения псевдослучайных чисел в обеих основных библиотеках — random и numpy.random есть функция seed (), которая отвечает за инициализацию («посев») последовательности.

Передавая аргумент 42 в функцию seed(), мы указываем конкретное место в псевдослучайной последовательности, поэтому команда random.random() в третьей и последней строках выдаёт одинаковое число — оно идёт первым после точки, помеченной как seed (42).

В seed() можно передать целые и дробные числа, а также строки и кортежи. Если оставить скобки пустыми, то в качестве аргумента seed() возьмёт текущее системное время.

Аналогичная функция есть в модуле numpy.random:

2.13. Размах и отклонение

При заданном числе главных компонент A, величина

называется размахом (leverage). Эта величина равна квадрату расстояния
Махаланобиса от центра модели до i–го образца в пространстве счетов,
поэтому размах характеризует как далеко находится каждый образец в
гиперплоскости главных компонент.

Для размаха имеет место соотношение

которое выполняется тождественно – по построению PCA.

Для вычисления размахов можно использовать
или
.

Другой важной характеристикой PCA модели является отклонение
vi, которое вычисляется
как сумма квадратов остатков () – квадрат эвклидова расстояния от плоскости главных компонент до
объекта i. Для вычисления отклонений можно использовать
или

Для вычисления отклонений можно использовать
или
.

Две эти величины: h_i
и v_i определяют положение
объекта (образца) относительно имеющейся PCA модели.
Слишком большие значения размаха и/или отклонения свидетельствуют об особенности
такого объекта, который может быть экстремальным или выпадающим образцом.

Анализ величин  h_i
и v_i составляет основу
– метода классификации с обучением.

3.
Люди и страны

Что такое метод гирлянд случайностей и ассоциаций?

Данный метод представляет собой дополненный и расширенный метод фокальных объектов (МФО). Он был изобретен в 70-х годах ХХ века, а его автором является известный разработчик методов технического творчества – Генрих Язепович Буш. Он взял за основу метод фокальных объектов и усовершенствовал его. Теперь метод с успехом применяется для поиска творческих и изобретательских решений.

Главное отличие метода гирлянд случайностей и ассоциаций от МФО состоит в том, что первый позволяет найти большее число комбинаций фокального объекта со случайными. Это становится возможным, когда используются различные синонимы объекта.

Метод применяется для поиска решений и генерации идей в любой области. Он помогает исследователю найти подсказки для решения задачи с помощью различных ассоциаций. Суть метода состоит в построении длинных цепочек – гирлянд, в которые входят случайные элементы и ассоциации к ним.

3.4. Подготовка данных

Перед тем, как подвергнуть
данные анализу методом главных
компонент, их надо подготовить. Простой
статистический расчет показывает, что
они нуждаются в (См.
Рис. 17)

Рис.
17 Средние значения и СКО для переменных
в примере People. 

Средние
значения по многим переменным
отличаются от нуля. Кроме того,
среднеквадратичные отклонения сильно
разнятся. После автошкалирования
среднее значение всех переменных
становится равно нулю, а отклонение –
единица.

Рис.
18 Автошкалированные данные в примере
People. 

В принципе, данные
можно было бы не преобразовывать явно,
на листе, а оставить как есть. Ведь
стандартные хемометрические процедуры,
собранные в программе Chemometrics могут данные при
выполнении вычислений. Однако матрица
автошкалированных данных понадобится
нам при вычислении остатков в
.

3.3. Исследование данных

Прежде всего, любопытно
посмотреть на графиках, как связаны
между собой все эти переменные. Зависит
ли рост (Height ) от веса (Weight)?
Отличаются ли женщины от мужчин в
потреблении вина (Wine)? Связан ли
доход (Income) с возрастом (Age)?
Зависит ли вес (Weight) от потребления
пива (Beer)? 

Рис.
16 Связи между переменными в примере People. 
Женщины (F) обозначены кружками ●
и ●,
а мужчины (M) – квадратами ■
и ■. 
Север (N) представлен голубым ■,
а юг (S) – красным цветом ●.

Некоторые из этих зависимостей
показаны на . Для
наглядности на всех графиках
использованы одни и те же обозначения:
женщины (F) показаны кружками, мужчины (M) –
квадратами, север (N) представлен голубым,
а юг (S) – красным цветом.

Связь
между весом (Weight) и ростом (Height)
показана на Рис.16a. Очевидна, прямая (положительная)
пропорциональность. Учитывая
маркировку точек, можно заметить также,
что мужчины (M) в большинстве своем
тяжелее и выше женщин (F).  

На Рис. 16b показана другая пара
переменных: вес (Weight) и пиво (Beer).
Здесь, помимо очевидных фактов, что
большие люди пьют больше, а женщины –
меньше, чем мужчины, можно заметить еще
две отдельные группы – южан и северян.
Первые пьют меньше пива при том же весе.

Эти же группы заметны и на Рис.16c,
где показана зависимость между
потреблением вина (Wine)  и пива (Beer).
Из него видно, что связь между этими
переменными отрицательна – чем больше
потребляется пива, тем меньше вина. На
юге пьют больше вина, а на севере – пива.
Интересно, что в обеих группах женщины
располагаются слева, но не ниже по
отношению к мужчинам. Это означает, что,
потребляя меньше пива, прекрасный пол
не уступает в вине.

Последний график на Рис. 16d
показывает, как связаны возраст (Age)
и доход (Income). Легко видеть, что даже
в этом сравнительно небольшом наборе
данных есть переменные, как с
положительной, так и с отрицательной
корреляцией. 

Можно ли
построить графики для всех пар
переменных выборки? Вряд ли. Проблема состоит в том, что для 12 переменных
существует 12(12–1)/2=66 таких комбинаций. 

Алгоритм

Ансамбль моделей, использующих метод случайных подпространств, может быть построен по следующему алгоритму :

1. Пусть количество учебных пунктов будет N и число признаков в обучающих данных будет D .
2. Выберите L, чтобы указать количество отдельных моделей в ансамбле.
3. Для каждой отдельной модели l выберите n _l (n _l <N) как количество входных точек для l. Обычно для всех отдельных моделей используется только одно значение n _l .
4. Для каждой отдельной модели l создайте обучающий набор, выбрав d _l функций из D с заменой, и обучите модель.

Теперь, чтобы применить модель ансамбля к невидимой точке, объедините выходные данные L отдельных моделей путем голосования большинством или путем объединения апостериорных вероятностей .

Что такое цифровая экономика?[править]

Хозяйственная деятельность, в которой ключевым фактором являются данные в цифровом виде +

Стадия развития технологий интернет, концепция вычислительной сети физических предметов («вещей»), оснащенных встроенными технологиями для взаимодействия друг с другом или с внешней средой и объединяющая целый стек технологий

Общий подход к цифровой трансформации и внедрению управления на основе данных на промышленном предприятии

Подход к цифровой трансформации компании, основанный на решении использовать современные технологии и практики проектной работы

Направление, в котором стартапы, инновационные компании и само государство оцифровывают государственные продукты и услуги, используя новые технологии

Вопрос 7. Проиллюстрируйте закон больших чисел

Сложность: 2/3

Закон больших чисел (ЗБЧ) говорит, что при увеличении количества попыток случайная величина стремится к своему математическому ожиданию — всё усредняется. Подробнее об этом можно прочитать в нашей статье об основах математики для Data Science.

Код для иллюстрации ЗБЧ на примере честной монетки выглядит так:

Вначале мы импортировали уже знакомый нам модуль random и модуль matplotlib.plt — он нужен для рисования простых графиков. После этого определили переменные: общее количество бросков (total_flips), список из значений вероятностей (numerical_probability), количество выпавших орлов (H_count).

Теперь в цикле мы 5 000 раз «подбрасываем» монетку. Если выпадает орёл («H»), то делим текущее количество выпавших орлов на текущее количество бросков и добавляем итоговое значение в конец списка numerical_probability. В конце рисуем график.

5.6.2 Метод покоординатного спуска (подъема)

Наиболее простым прямым методом поиска оптимума считается метод Га-

усса-Зейделя, называемый также методом покоординатного спуска ( подъема ).

Направление поиска выбирают поочередно вдоль координатных осей каждого проектного параметра до тех пор, пока не будет достигнут максимум (минимум) целевой функции.

Пусть значения всех проектных параметров фиксируются, кроме последнего. На рис. 5.11 показана двумерная целевая функция, заданная линиями уровня, где начальная координата

зафиксирована, а вдоль коор-

ищется минимум или макси-

мум (точка M 1 ) одним из методов одно-

мерной оптимизации. Затем, сохраняя новое значение постоянным, ищут оптимум по (точка M 2 ) и т.д. В общем случае, по завершении этой процедуры для всех переменных можно вернуться к

первой и посмотреть, нельзя ли еще более усовершенствовать решение. Выход из этого итерационного процесса осуще-

ствляется по достижению заданной точности.

Особенно эффективен метод, если линии уровня близки по форме к окружностям или эллипсам, оси которых параллельны осям координат ( рис. 5.12 ). Физически это означает, что проектные параметры практически независимы друг от друга. Если же эти оси наклонены к осям координат (как на рис. 5.11 ), то приходится много раз изменять направление поиска, и эффективность алгоритма снижается, так как для нахождения оптимума приходится вычислять гораздо больше значений целевой функции.

Метод покоординатного подъема совершенно неприменим, если линии уровня имеют точки излома ( рис . 5.13 ). Поскольку линии уровня такого типа очень часто встречаются в инженерной

практике, то прежде, чем воспользоваться указанным методом, следует убедиться, что решаемая задача не имеет подобного недостатка. Можно также попытаться выбрать начальное приближение так, чтобы линия излома на траектории поиска не встретилась.

Несмотря на перечисленные недостатки, метод покоординатного подъема часто используют на первой стадии решения задачи, применяя затем более сложные методы. К достоинствам метода покоординатного подъема следует

Рисунок 5.12 – Линии уровня целевой функции близки по форме к окружностям или эллипсам, оси которых параллельны осям координат

отнести возможность использования простых алгоритмов одномерного поиска, таких, как метод золотого сечения.

Что такое математическая модель?

• точное представление реальных объектов, процессов или систем, выраженное в физических терминах и сохраняющее существенные черты оригинала
• приближенное представление реальных объектов, процессов или систем, выраженное в физических терминах и сохраняющее существенные черты оригинала
• (Правильный ответ) приближенное представление реальных объектов, процессов или систем, выраженное в математических терминах и сохраняющее существенные черты оригинала
• точное представление реальных объектов, процессов или систем, выраженное в математических терминах и сохраняющее существенные черты оригинала

Классификация методов сэмплинга

Общепринятая классификация методов сэмплинга представлена на рис. 2.

Рисунок 2. Классификация методов сэмплинга

Все методы сэмплинга делятся на две группы — детерминированные и вероятностные (probability sampling) или случайные (random sampling). В детерминированных методах процесс формирования выборки производится в соответствии с формально заданными правилами и ограничениями. Например «выбрать всех мужчин в возрасте от 30 до 40 лет». Тогда все объекты, удовлетворяющие правилу будут помещены в выборку обязательно. В вероятностных методах для каждого объекта определяется вероятность, с которой он может быть взят в выборку.

Криптографическая зашита генератора случайных данных

Случайные числа, полученные при помощи модуля random в Питоне, не являются криптографически устойчивыми. Это означает, что криптоанализ позволяет предсказать какое число будет сгенерировано следующим. Попробуем исправить ситуацию.

Модуль secrets используется для генерации криптографически сильных случайных чисел, пригодных для управления данными , такими как пароли, аутентификации учетной записи, маркеры безопасности и так далее.

Его зачастую следует использовать вместо генератора псевдослучайных чисел по умолчанию в модуле random, который предназначен для моделирования и симуляции, а не безопасности или криптографии.

Копировать

Гуманитарные методологии

Среди гуманитарных методологий научных исследований встречаются:

• историческая;
• герменевтическая;
• феноменологическая;
• историко-психологическая;
• культурный символизм и постструктурализм.

Историческая методология

Этот метод описывает историю культуры в соответствии с принципом выстраивания линейной хронологической последовательности её событий и явлений.

Феноменологическая методология

Метод трактует исторические факты культуры с точки зрения их видимости наблюдателю и ищет в них смыслы, актуальные вне исторического контекста.

Историко-психологическая методология

Методика изучает историческую динамику культуры, выявляя в ней устойчивые стадиальные (цивилизационные) типы социально обусловленного сознания и состояний психики.

Культурный символизм и постструктурализм

Этот метод интерпретирует материал в контекстуальных рамках, совмещая разные методологии, которые устанавливают сами авторы исследований по различным основаниям, и трактует его как неизбежно неполный в своей символико-смысловой познаваемости.

Как работает стратифицированная случайная выборка

Завершая анализ или исследование группы сущностей со схожими характеристиками, исследователь может обнаружить, что размер популяции слишком велик для проведения исследования. Чтобы сэкономить время и деньги, аналитик может применить более реальный подход, выбрав небольшую группу из совокупности. Небольшая группа называется размером выборки, которая представляет собой подмножество генеральной совокупности, которая используется для представления всей совокупности. Выборка может быть выбрана из совокупности несколькими способами, одним из которых является метод стратифицированной случайной выборки.

Стратифицированная случайная выборка включает разделение всей совокупности на однородные группы, называемые стратами (множественное число от страты). Затем из каждой страты отбираются случайные выборки. Например, рассмотрим академического исследователя, который хотел бы знать, сколько студентов MBA в 2007 году получили предложение о работе в течение трех месяцев после выпуска.

Вскоре он обнаружит, что за год было почти 200 000 выпускников MBA. Он может решить простой случайной выборки из 50000 выпускников и запустить опрос. Более того, он мог разделить совокупность на слои и взять из них случайную выборку. Для этого он создавал группы населения по полу, возрасту, расе, стране национальности и карьере. Из каждой страты отбирается случайная выборка в количестве, пропорциональном размеру страты по сравнению с генеральной совокупностью. Затем эти подмножества страт объединяются для формирования случайной выборки.

3.7. Графики нагрузок

Чтобы разобраться с этим,
построим соответствующие графики
нагрузок. Они подскажут нам, какие и как связаны между собой,
что влияет на что. 

Из графика
младших компонент мы сразу видим, что
переменные рост (Height), вес (Weight),
сила (Strength) и обувь (Shoes)
образуют компактную группу в правой
части графика. Они практически
сливаются, что означает их тесную
положительную корреляцию. Переменные
волосы (Hair) и пол (Sex) находятся в
другой группе, лежащей по диагонали от
первой группы. Это свидетельствует о
высокой отрицательной корреляции между
переменными из этих групп, например, силой
(Strength) и полом (Sex). Наибольшие
нагрузки на вторую компоненту имеют
переменные вино (Wine) и регион
(Region), также тесно связанные друг с
другом. Переменная доход (Income)
лежит на первом графике напротив
переменной регион (Region), что
отражает дифференциацию
состоятельности: Север–Юг. Можно
заметить также и антитезу переменных пиво
(Beer) –регион/вино(Region/Wine).

Рис.
23 Графики нагрузок: PC1 – PC2 и PC3 – PC4 

Из
второго графика мы видим большие
нагрузки переменных возраст (Age) и
доход (Income) на ось PC3, что
соответствует графику счетов на . Рассмотрим, переменные пиво (Beer)
и IQ. Первая из них имеет большие
нагрузки как на PC1, так и на PC2, фактически
формируя диагональ взаимоотношений
между объектами на графике счетов.
Переменная IQ не обнаруживает связи с
другими переменным, так как ее значения
близки к нулю для нагрузок первых трех PC,
и проявляет она себя только в четвертой
компоненте. Мы видим, что значения IQ
не зависят от места жительства,
физиологических характеристик и
пристрастий к напиткам. 

Впервые
PCA был применен еще в начале 20–го века в
психологических исследованиях, когда
верили, что такие показатели, как IQ или
криминальное поведение можно объяснить
с помощью индивидуальных
физиологических и социальных
характеристик. Если сравнить результаты
PCA с графиками, построенными нами ранее
для пар переменных, видно, что PCA сразу
дает всеобъемлющее представление о
структуре данных, которое можно «охватить
одним взглядом» (точнее, с помощью
четырех графиков). Поэтому, одна из
наиболее сильных сторон PCA в
исследовании структур данных – это
переход от большого числа не связанных
между собой графиков пар переменных к
очень небольшому числу графиков счетов
и нагрузок.

Шифрование

Когда используется шифрование, стирание данных действует как дополнение к крипто-измельчению или практике «удаления» данных путем (только) удаления или перезаписи ключей шифрования. В настоящее время специализированные решения для аппаратного / микропрограммного шифрования могут выполнять 256-битное полное шифрование AES быстрее, чем электроника накопителя может записывать данные. Диски с этой возможностью известны как диски с самошифрованием ( SED ); они присутствуют на большинстве современных ноутбуков корпоративного уровня и все чаще используются на предприятии для защиты данных. Изменение ключа шифрования делает недоступными все данные, хранящиеся на SED, что является простым и очень быстрым методом для достижения 100% стирания данных. Кража SED приводит к потере физических активов, но сохраненные данные недоступны без ключа дешифрования, который не хранится на SED, при условии, что нет эффективных атак против AES или его реализации в аппаратном обеспечении накопителя.

Реализация случайного леса в Python и R

В настоящее время очень популярна реализация случайного леса в пакетах R и Python scikit-learn. Ниже приведен специальный код для загрузки модели случайного леса в R и Python:

Python

#Import Library
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier #use RandomForestRegressor for regression problem
#Assumed you have, X (predictor) and Y (target) for training data set and x_test(predictor) of test_dataset
# Create Random Forest object
model= RandomForestClassifier(n_estimators=1000)
# Train the model using the training sets and check score
model.fit(X, y)
#Predict Output
predicted= model.predict(x_test)

R Code

library(randomForest)
x<- cbind(x_train,y_train)
# Fitting model
fit<- randomForest(Species ~ ., x,ntree=500)
summary(fit)
#Predict Output 
predicted= predict(fit,x_test)

Хорошо, теперь, когда мы знаем код, который запускает алгоритм случайного леса, давайте посмотрим, как выглядит сам алгоритм!

Как работает алгоритм случайного леса?

В случайном лесу правила «посадки» и «роста» каждого дерева решений следующие:

1. Предположим, что мы установили число выборок в обучающем наборе равным N, а затем получили эти N выборок, повторяя множественные выборки со сбросом. Такие результаты выборки будут использоваться в качестве нашего обучающего набора для генерации дерева решений;

2. Если имеется M входных переменных, каждый узел будет случайным образом выбирать m (m <M) специфических переменных, а затем использовать эти m переменных для определения наилучшей точки разделения. Во время генерации дерева решений значение m остается неизменным;

3. Каждое дерево решений будет расти как можно больше без обрезки;

4. Прогнозировать новые данные, суммируя все деревья решений (большинство голосов за классификацию и среднее за регрессию)

Ссылки [ править ]

1. ^ Гальтон, Фрэнсис (1890). «Игральные кости для статистических экспериментов» . Природа . 42 (1070): 13–14. Bibcode : 1890Natur..42 … 13G . DOI : 10.1038 / 042013a0 . S2CID  4038609 . Дата обращения 14 мая 2014 .
2. ↑ P-113 , Papers, Rand Corporation.
3. ^ Cobine, Карри (1947), «Электрические генераторы шума», Труды IRE (сентябрь 1947): 875-9
4. ^ Отчет монографии , Rand Corporation.
5. ^ Шнайер, Брюс (1995-11-01). «Другие поточные шифры и настоящие генераторы случайных последовательностей». Прикладная криптография (второе изд.). John Wiley & Sons, Inc. стр. 423. ISBN. 978-0-471-11709-4.
6. ^ «Каждое ядро ​​распадается спонтанно, наугад, в соответствии с слепой работой случая». Q для Quantum , Джон Гриббин
7. ^ Анантасвами, Анил. «Как превратить квантовый компьютер в абсолютный генератор случайности» . Журнал Quanta . Проверено 22 июня 2019 .
8. ^ 6D4 Ссылка на электронную лампу , Sylvania.
9. ^ Маранди, А .; NC Leindecker; К.Л. Водопьянов; Р.Л. Байер (2012). «Полностью оптическая квантовая генерация случайных битов из бинарной фазы параметрических генераторов». Опт. Экспресс . 20 (17): 19322–19330. arXiv1206.0815 . Bibcode2012OExpr..2019322M . CiteSeerX 10.1.1.758.4608 . DOI10,1364 / OE.20.019322 . PMID 23038574 . S2CID 8254138 .
10. ^ Leuchs, Герд; Марквардт, Кристоф; Андерсен, Ульрик Л .; Мауэрер, Вольфганг; Донг, Руифан; Сыч, Денис; Виттманн, Кристофер; Габриэль, Кристиан (2010). «Генератор уникальных квантовых случайных чисел на основе вакуумных состояний». Природа Фотоника . 4 (10): 711–715. Bibcode2010NaPho … 4..711G . DOI10.1038 / nphoton.2010.197 . ISSN 1749-4893 .
11. ^ Сымул, Т .; С.М. Асад; П.К. Лам (2011). «Демонстрация в реальном времени генерации квантовых случайных чисел с высокой скоростью передачи данных с помощью когерентного лазерного света». Прил. Phys. Lett . 98 (23): 231103. arXiv1107.4438 . Bibcode2011ApPhL..98w1103S . DOI10.1063 / 1.3597793 . S2CID 31596249 .
12. ^ а б Роджер Р. Дубе (2008). «Генерация аппаратного ключа» . Аппаратные методы компьютерной безопасности для победы над хакерами: от биометрии до квантовой криптографии . Джон Вили и сыновья. С. 47–50. ISBN 978-0-470-42547-3. Тепловой шум не возникает в квантовомеханическом процессе.
13. ^ Анализ генератора случайных чисел Linux , IACR
14. ^ Руководство по проектированию набора микросхем Intel 810 корпорации Intel, июнь 1999 г., гл. 1.3.5, п. 1-10.
15. ^ Лейси, Джон Б.; Дональд П. Митчелл; Уильям М. Шелл (1993). «CryptoLib: криптография в программном обеспечении» . Proc. 4-й уровень безопасности USENIX. : 1–17. Архивировано 29 июня 2017 года из оригинального .
16. ^ «Руководство программиста архитектуры AMD64 Том 3: Общие и системные инструкции» . Руководства, руководства и документы ISA AMD для разработчиков . Июнь 2015 . Проверено 16 октября 2015 года .
17. ^ Переса, Юваль (март 1992), «Методика переборе фон Неймана для извлечения случайных битов», Летопись статистики , 20 (1): 590-97, DOI10,1214 / AOS / 1176348543.
18. ^ Кроули, Пол , Генерация случайных двоичных данных из счетчиков Гейгера , Cipher Goth.
19. ^ «Решение масштабируемой случайности» . iohk.io . 6 июня 2017 . Проверено 14 сентября 2020 года .
20. ^ Элейн Баркер и Джон Келси, Рекомендации по источникам энтропии, используемым для генерации случайных битов, NIST SP 800-90b

Общие ссылки править

• Браун, Джордж В. (июнь 1949 г.), История миллионов цифр Рэнда , документы, RAND Corporation.
• Браун, Бернис (октябрь 1948 г.), Некоторые тесты случайности миллиона цифр , документы, RAND Corporation.
• «Тип трубки 6D4», Справочник по электронным трубкам , Сильвания, 1957 г..
• Миллион случайных цифр со 100000 нормальными отклонениями , RAND Corporation.
• Гальтон, Фрэнсис (1890), «Игра в кости для статистических экспериментов» , Nature , 42 (1070): 13–4, Bibcode : 1890Natur..42 … 13G , doi : 10.1038 / 042013a0.
• Генератор случайности и подлинных случайных чисел с функциями самотестирования , Япония: LE Tech RNG.

Что не является трендом в области ГосТех?[править]

вариант 1править

Адаптивная безопасность

Мультиканальное вовлечение граждан

Повсеместное использование аналитики

Создание множества независимых систем по учету трудовых ресурсов в каждом регионе

Цифровая идентификация граждан +

вариант 2править

Адаптивная безопасность

Мультиканальное вовлечение граждан

Рабочая сила в цифровом формате

Уменьшение количества использования аналитических отчетах на всех этапах государственного управления

Цифровая идентификация граждан +

вариант 3править

Мультиканальное вовлечение граждан

Повсеместное использование аналитики

Рабочая сила в цифровом формате

Создание неизменяющегося подхода для противодействия киберугрозам

Цифровая идентификация граждан +