Tests de aleatoriedad para alfabetos arbitrarios

• Autores: Donatucci, Nicolás Andrés
• Año de publicación: 2021
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: tesis de grado
• Colaborador/a o director/a de tesis: Becher, Verónica Andrea; Figueira, Santiago Daniel
• Institución: Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales

Para medir calidad de la aleatoriedad de una muestra de datos se aplican tests estadísticos de aleatoriedad. La referencia clásica sigue siendo el conjunto de tests compilado por Donald Knuth en The Art of Computing Programming, Volumen 2, 1997. La implementación de código abierto y libre de algunos de estos tests y otros es la batería del National Institute of Standards and Technology (NIST) de Estados Unidos del año 2010, pero acepta solamente secuencias binarias, es decir, secuencias de ceros y unos. Si nuestro problema es medir aleatoriedad de secuencias de símbolos de un alfabeto más grande, la batería de tests de NIST no se puede aplicar, porque no hay ninguna manera de transformar las secuencias de símbolos de una alfabeto arbitrario a secuencias binarias, preservando la calidad de aleatoriedad. En este trabajo hacemos una implementación de la batería de tests estadísticos de aleatoriedad de Knuth para secuencias de símbolos de alfabetos arbitrarios. Desarrollamos la batería en Python y está disponible para su uso libre. Damos explícitamente los parámetros para correr cada test.
To measure the quality of randomness of a given data sample, one can apply statistical randomness tests. The classic reference for this, still, is the set of tests compiled by Donald Knuth in The Art of Computing Programming, Volume 2, 1997. The open source implementation of some of these tests plus others is the NIST (National Institute of Standards and Technology, USA) battery, but this one only accepts binary sequences (This means, sequences of zeroes and ones). If our problem consists in measuring the randomness of sequences of symbols of bigger alphabets, then the NIST battery can’t be applied, given that there is no certainty that one can transform the sequences of symbols from one alphabet to binary sequences preserving the quality of randomness. In this work we make an implementation of the randomness statistical tests proposed by Knuth. The battery is developed in Python and available for free use. We define the parameters to run each test.
Fil: Donatucci, Nicolás Andrés. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.