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http://hdl.handle.net/10174/35960
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Title: | Geração de números aleatóriois e pseudo-aleatórios |
Authors: | Gomes, Diogo Miguel Gândara Andrade |
Advisors: | Ramos, Carlos Correia Rodrigues, Irene Pimenta |
Keywords: | Geradores de Números Pseudo-aleatórios Autómatos Celulares Iteradas de Aplicaçõeses, Algoritmos Testes Estatísticos Pseudo-random Number Generators Cellular Automata Application Iterations Algorithms Statistical Tests |
Issue Date: | 24-Nov-2023 |
Publisher: | Universidade de Évora |
Abstract: | Numa era definida pelo crescimento tecnológico exponencial, as metodologias computacionais
sofisticadas tornaram-se parte integrante da exploração e simulação de
fenómenos físicos e sociais complexos. O rápido desenvolvimento das tecnologias
de informação, juntamente com a proliferação de plataformas centradas em dados,
sublinha a necessidade imperativa de geradores de números aleatórios altamente
eficientes e seguros.
Este documento fornece uma exploração de várias vias de geração de números aleatórios,
englobando as suas diversas classificações, papéis fundamentais e estruturas de
teste. No entanto, o ponto crucial deste estudo reside na conceção de um algoritmo
baseado nos princípios dos autómatos celulares. O objetivo principal é conceber
algoritmos capazes de servir como geradores pseudo-aleatórios, adaptando-se ao cenário
em constante evolução das aplicações baseadas em dados;
Abstract:
Random and pseudo-random number generation -
In an era defined by exponential technological growth, sophisticated computational
methodologies have become integral for exploring and simulating intricate physical
and social phenomena. The rapid development of information technologies, coupled
with the proliferation of data-centric platforms, underscores the imperative for highly
efficient and secure random number generators.
This document provides an insightful exploration into various avenues of random
number generation, encompassing their diverse classifications, pivotal roles, and rigorous
testing frameworks. However, the crux of this study lies in the conception
of an advanced generative algorithm based on cellular automata principles. The
primary objective is to engineer algorithmic contenders capable of serving as potent
Pseudo-Random Generators, seamlessly adapting to the evolving landscape of
data-driven applications. |
URI: | http://hdl.handle.net/10174/35960 |
Type: | masterThesis |
Appears in Collections: | BIB - Formação Avançada - Teses de Mestrado
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