从二维结构分析乘同余伪随机数序列

本文指出由乘同余伪随机数序列构成的伪随机二维点集总呈现条状分布，通过实例表明这种有缺陷的几何结构可利用组合法予以改进。     

伪随机数串叠加的渐近理论

用单一方式产生的伪随机数串,其随机性常不够理想。讨论当将大量这种串按同余的意义叠加时,其结果的渐近性态,得出了能收敛到真正的随机性的充要条件。     

古代筮法产生的随机数研究

随机数在现代科学中有着重要应用,随机数隶属可测函数范畴,因此随机数历.史是数学史的重要组成部分.追朔随机数的历史,可以在《易经》中的《系辞传》中发现筮法.筮法是古代中国产生随机数的方法.筮法过程可以看作为带外来输入的随机过程,也就是说筮法是数学史中的随机过程的古代中国实例.在严格的概率论模型的基础上,给出了筮法所产生的随机数概率,并给出了其信息熵.结果修改了向传三的结果.     

一种基于线性同余算法的伪随机数产生器

线性同余算法作为使用最为广泛的伪随机数产生算法,具有产生速度快、输出序列周期长等特点,但安全性能不佳的弱点始终制约着该算法在密码学领域的应用.本文在对线性同余算法详细分析的基础上,给出了一种不受乘数a选择限制的伪随机数产生器.该算法具有良好的伪随机性和安全性.     

基于泊松对相关的伪随机数发生器的统计测试方法

测试伪随机数发生器(pseudo random number generator,PRNG)的性能是一个非常重要的问题,通常以能否通过检验均匀性和独立性的统计测试方法来衡量.1998年Rudnick和Sarnak提出了[0,1)上实数序列的泊松对相关(Poissonian pair correlations,PPC)的概念,独立且均匀分布的实数序列满足泊松对相关.该文基于泊松对相关的概念提出了一种测试(0,1)中伪随机数序列的一级统计测试方法,给出了收敛判别标准的选取方法,并对常见的PRNG(线性同余发生器、Mersenne Twister、Matlab.rand函数以及基于无理数π重叠产生的PRNG等)进行了测试,同时与卡方检验、序列检验、游程检验以及自相关检验进行比较.结果表明该测试方法不仅简单灵活、可操作性和可移植性较强,能有效地同时检验伪随机数序列的均匀性和独立性.     

图的度序列

图的度序列是图论研究中一个重要的课题．至今已发表了４００余篇文章．本文概述这一课题的某些进展，其中包括了可图序列的判准、蕴含Ｐ可图序列和强迫Ｐ可图序列的一些主要结论，同时列出了一些有待进一步研究的问题．     

伪抛物问题非线性边界条件的均匀化

对于伪抛物问题讨论了当边界条件是非线性时的均匀化问题;设边界a∩=Г可表为Г=Г。UГ1,对任意ε＞0,将Г1分为Г1分为Г1和Г1,并在其上给出不同的边界条件;讨论了几种当Г1的每一连通分支的直径或沿某方向的直径随ε趋于零而趋于零时的相应解的极限性态．     

给定密度随机数的生成的通用方法与球面和球体上均匀随机向量的生成法

本文首先介绍基于垂直概率密度表示的,给定密度函数的随机数生成的通用方法;然后介绍球面及球体上均匀随机向量的生成算法。     

随机变量独立性的直接判别法

二维离散随机变量相互独立的充要条件是其联合概率矩阵的秩为1;二维连续型随机变量相互独立的充要条件是其联合密度函数可分离变量．     

一种混沌多相伪随机序列

提出了一种混沌多相伪随机序列生成方法，推导出通过Logistic映射产生独立同分布多相序列的充分条件，即根据混沌轨迹的概率密度分布把混沌吸引子划分为2n个区域，对混沌轨迹进行采样间隔为n的采样，对照轨道点所处位置与相应的序列元素之间的映射关系，可以得到独立、均匀分布的2n相伪随机序列。数值统计分析支持以上研究结果并表明该序列具有较高的复杂度。此外文中给出了该序列生成的快速算法和一般表达式。该序列可用于信息安全、扩频通信等众多领域。      

大族长度为pq的伪随机k元序列

Mauduit与Sárkzy在一系列论文中研究了κ元序列的伪随机性.本文通过对模pq剩余类环Z_(pq)进行分割,进而结合离散对数的方法,构造了一大族长度为pq的伪随机κ元序列,并证明其具有很好的伪随机性.     

一种改进的混沌序列产生方法

根据灰度图像的二维直方图的特点,在已有的二维Arnold混沌系统的基础上,结合Bernstein形式的Bézier曲线的生成算法,给出了一种基于生成Bézier曲线的de Casteljau算法构造伪随机序列的方法,实验结果表明生成的二维序列不仅具有伪随机性,而且还具有在近似圆盘中随机分布的性质,这使得该伪随机序列更适合对灰度图像的二维灰度直方图进行基于混沌优化的图像分割.在此基础上,给出了一种基于混沌优化的二维最大熵的灰度图像分割算法,该算法对于含噪图像取得了良好的分割效果.     

Weak Uniform Rotundity of Orlicz Sequence Spaces

Necessary and sufficient conditions are given for weak uniform rotundity of Orlicz sequence spaces equipped with the Luxemburg norm.     

研究多元样条的逐次分解法

本文在协调方程的基础上提出了研究多元样条的逐次分解法，并由此明了多元样条（包括多项式样条、有理样条乃至更一般的样条）在本质上是一个积分微分方和组的解。该方法具有以下优点：１）即可研究多项式样条，又可以研究有理样条乃至更一般的样条；２）即适用于三角剖分，双适用于直线剖分乃至更一般的代数曲线剖分；３）即能用于研究样条空间，又能用于研究样条环；４）可使许多问题局部化。     

Pseudorandom bits for constant depth circuits

For every integerd we explicitly construct a family of functions (pseudo-random bit generators) that convert a polylogarithmic number of truly random bits ton bits that appear random to any family of circuits of polynomial size and depthd. The functions we construct are computable by a uniform family of circuits of polynomial size and constant depth. This allows us to simulate randomized constant depth polynomial size circuits inDSPACE(polylog) and inDTIME(2 ^polylog ). As a corollary we show that the complexity class AM is equal to the class of languages recognizable in NP with a random oracle. Our technique may be applied in order to get pseudo random generators for other complexity classes as well; a further paper [16] explores these issues.Part of this work was done while the first author was in U. C. Berkeley, visiting the Hebrew University of Jerusalem.     

A Method for Studying Singular Integral Equations

We examine a singular integral equation of the first kind on a bounded open set of an n-dimensional space. Open subsets with a common (contact) (n — 1)-dimensional piecewise smooth part of boundaries are selected. The underdetermined case is treated in which the unknown part of the integrand depends on 2n independent variables whereas a given integral depends only on n variables. In this situation we pose the problem of finding the contact part of the boundaries and prove unique solvability of the problem.     

A Method for Obtaining Sequence Transformations

A formulation of a method for obtaining a sequence transformationfrom a certain set of sequences is given. This method, whichis called TSE, was first introduced by Kowalewski. The domainof acceleration and the kernel of a sequence transformationobtained by TSE of a certain type are given. Well-known sequencetransformations such as the Aitken ² process and Lubkin's Wtransformation are obtained by TSE. Applying TSE to a certainset of sequences, the kernel and the domain of accelerationof the W transform are given.