Разработка инструмента для исследования распределения псевдослучайных последовательностей на основе тестов Колмогорова-Смирнова и Кёйпера (С#)

• Номер работы:
  500505
• Раздел:
  Все работы   →   Дипломные работы   →   Информационные технологии
• Год добавления:
  15.05.2018 г.
• Объем работы:
  55 стр.
• Содержание:
  Введение 7
  1 Теоретические аспекты и технологии применения тестов Колмогорова-Смирнова и Кёйпера 9
  1.1 Аналитический обзор тестов Колмогорова-Смирнова и Кёйпера 9
  1.2 Аналитический обзор существующих критериев согласия и известных распределений 16
  2 Проектирование инструмента исследования распределения псевдослучайных последовательностей на основе тестов Колмогорова-Смирнова и Кёйпера 20
  2.1 Определить требования к системе 20
  2.2 Структура программного обеспечения 22
  2.3 Структура интерфейса пользователя 26
  2.4 Алгоритмы программных модулей 29
  2.5 План тестирования системы 31
  3 Реализация проектного решения 36
  3.1 Реализация разработанных алгоритмов 36
  3.2 Руководство пользователя / администратора 38
  Заключение 51
  Список использованных источников 53
  Приложение 55
  
  
• Выдержка из работы:
  Некоторые тезисы из работы по теме Разработка инструмента для исследования распределения псевдослучайных последовательностей на основе тестов Колмогорова-Смирнова и Кёйпера (С#)
  Введение
  Исследование псевдослучайных последовательностей связано с широким применением методов и средств синтеза псевдослучайных чисел (ПСЧ), которые используются для решения широкого практических задач.
  Очень часто результат решения задачи в значительной мере зависит от свойств используемого генератора и сформированных структур данных на основе сгенерированных псевдослучайных последовательностей.
  Качественный генератор ПСЧ (ГПСЧ) должен формировать последовательность чисел, статистические свойства которой близки к статистическим свойствам последовательности случайных чисел, порождаемой естественным источником дискретного белого шума (генератором случайных чисел – ГСЧ).
  Дискретным белым шумом является стационарный дискретный случайный процесс, отсчеты которого не коррелированы друг с другом, т.е. белый шум является дельта-коррелированным стационарным случайным процессом.
  Оценка эффективности такого генератора и корректности его работы возможна путем сравнения формируемых им последовательностей с существующими стандартными распределениями на основании различных критериев согласия.
  - ………
  
  
  1 Теоретические аспекты и технологии применения тестов Колмогорова-Смирнова и Кёйпера
  1.1 Аналитический обзор тестов Колмогорова-Смирнова и Кёйпера
  Знание закона распределения вероятностей имеет ключевую значимость для возможности практического использования методов математической статистики и теории вероятностей. Наиболее частым описанием случайной величины для исследователя является закон распределения вероятностей реализации ее значений.
  С учетом закона распределения вероятностей рассматриваемой случайной величины у исследователя появляется возможность решения большого количества заданий практического характера. Далее необходимо сделать несколько определений для лучшего понимания дальнейшего описания.
  Под статистической гипотезой понимается предположение (допущение, высказывание), касающееся особенностей распределения вероятностей случайной величины, в качестве подтверждения которого используются экспериментальные данные относительно нее.
  Нулевой гипотезой называется гипотеза, для которой выполняется проверка на согласованность с имеющимися эмпирическими (выборочными) данными. В научных кругах в процессе проверки гипотез исследователем предпринимается попытка опровержения нулевой гипотезы и принятия ей противоположной конкурирующей (альтернативной), которая исключает нулевую гипотезу.
  Для того чтобы подтвердить достоверность гипотезы, обычно применяется следующий алгоритм: по выборочным значениям случайной величины (экспериментально полученной) осуществляется расчет некоторого показателя – статистики критерия (статистического критерия).
  При допущении, что распределения вероятностей необходимой статистики критерия является известным в условиях справедливости исследуемой гипотезы, появляется возможность определения вероятности появления рассчитанного значения статистики.
  ……………
  
  Список использованных источников
  1. Албахари Дж. C# 6.0. Справочник. Полное описание языка / Дж. Албахари, Б. Албахари. – М.: Вильямс, 2017. – 1040.
  2. Бабаш А. Информационная безопасность и защита информации / А. Бабаш, Е. Баранова. – М.: РИОР, 2018. – 336 с.
  3. Басалова Г.В. Основы криптографии / Г.В. Басалова. – М.: Национальный Открытый Университет «ИНТУИТ», 2016. – 283 с.
  4. Горбаченко И.М. Оценка качества программного обеспечения для создания систем тестирования / И.М. Горбаченко // Фундаментальные исследования. – 2013. – № 6–4. – С. 823-827
  ……………