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Random Variables

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A random variable is a single numerical value that indicates the outcome of a procedure. The concept of random variables is fundamental to the probability theory and was introduced by a Russian mathematician, Pafnuty Chebyshev, in the mid-nineteenth century.
Uppercase letters such as X or Y denote a random variable. Lowercase letters like x or y denote the value of a random variable. If X is a random variable, then X is written in words, and x is given as a number.
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Propagation of Uncertainty from Random Error00:59

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An experiment often consists of more than a single step. In this case, measurements at each step give rise to uncertainty. Because the measurements occur in successive steps, the uncertainty in one step necessarily contributes to that in the subsequent step. As we perform statistical analysis on these types of experiments, we must learn to account for the propagation of uncertainty from one step to the next. The propagation of uncertainty depends on the type of arithmetic operation performed on...
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The randomization process involves assigning study participants randomly to experimental or control groups based on their probability of being equally assigned. Randomization is meant to eliminate selection bias and balance known and unknown confounding factors so that the control group is similar to the treatment group as much as possible. A computer program and a random number generator can be used to assign participants to groups in a way that minimizes bias.
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Sampling is a technique to select a portion (or subset) of the larger population and study that portion (the sample) to gain information about the population. Data are the result of sampling from a population. The sampling method ensures that samples are drawn without bias and accurately represent the population. Because measuring the entire population in a study is not practical, researchers use samples to represent the population of interest. Among the various sampling methods used by...
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Resumen

Introducimos un sistema de inspiración cuántica para generar números aleatorios verdaderos midiendo procesos de clasificación por permutación. Este método fusiona elementos deterministas y no deterministas para crear un generador de números aleatorios escalable y rico en entropía.

Palabras clave:
generación de números aleatorioscriptografíainspirado en cuánticaentropíaaleatoriedad verdaderacomputación inspirada en cuánticateoría de la informacióninformática

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Área de la Ciencia:

  • Ciencias de la Computación
  • Teoría de la Información
  • Computación Inspirada en Cuántica

Sus antecedentes:

  • Los generadores de números aleatorios verdaderos (TRNG) son cruciales para la criptografía.
  • Los TRNG existentes a menudo dependen de fuentes de entropía externas, lo que plantea riesgos de seguridad.
  • Los sistemas de inspiración cuántica ofrecen nuevos enfoques para la generación de aleatoriedad.

Objetivo del estudio:

  • Proponer y demostrar un novedoso sistema de inspiración cuántica para la generación de números aleatorios verdaderos.
  • Desarrollar un TRNG basado en software, el Generador de Números Aleatorios de Bloqueo de Permutación Cuántica (QPP-RNG).
  • Investigar el mecanismo de generación de entropía dentro del sistema de inspiración cuántica cuasi-superposición (QSQS).

Principales métodos:

  • Desarrolló el marco del sistema de inspiración cuántica cuasi-superposición (QSQS).
  • Implementó el QSQS como un Generador de Números Aleatorios de Bloqueo de Permutación Cuántica (QPP-RNG) utilizando software.
  • Midió los recuentos de permutación deterministas (n_p) y los tiempos de clasificación no deterministas (t).
  • Utilizó la fluctuación de la CPU, la latencia de la caché y la programación del sistema operativo para la siembra de entropía.

Principales resultados:

  • El marco QSQS transforma las distribuciones sesgadas de n_p y t en salidas uniformes a través de la reducción del módulo.
  • QPP-RNG demostró la convergencia de la entropía de salida hacia los máximos teóricos (acercándose a 8 bits).
  • Las pruebas estadísticas (chi-cuadrado) y las gráficas visuales confirmaron la transformación de distribuciones sesgadas a uniformes.

Conclusiones:

  • El QSQS proporciona un método escalable y teóricamente fundamentado para la ingeniería de la aleatoriedad.
  • El QPP-RNG fusiona eficazmente componentes deterministas y no deterministas para la emergencia orgánica de la entropía.
  • Este enfoque ofrece una perspectiva basada en la física para la generación de aleatoriedad, vital para la era segura cuántica.