| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Алексеев, С. А. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2026-07-10T08:54:54Z | - |
| dc.date.available | 2026-07-10T08:54:54Z | - |
| dc.date.issued | 2026 | - |
| dc.identifier.citation | Алексеев, С. А. Исследование алгоритмов компьютерного генерирования стандартных равномерных псевдослучайных чисел = Study of algorithms for computer generation of standard pseudorandom numbers with uniform distribution / С. А. Алексеев // Электронные системы и технологии : сборник материалов 62-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов БГУИР, Минск, 13–17 апреля 2026 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: П. В. Камлач [и др.]. – Минск, 2026. – С. 85–87. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/64556 | - |
| dc.description.abstract | Представлены результаты экспериментальных исследований по определению
для различных алгоритмов количества стандартных равномерных псевдослучайных чисел,
входящих в совокупность (период) до начала повторения значений этих чисел. Разработан
программный комплекс на языке Python, реализующий методы анализа периодов: полный
перебор, алгоритм Брента и статистический анализ. Проведено тестирование восьми
классических алгоритмов генерирования псевдослучайных чисел, даны рекомендации по
использованию алгоритмов. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | стандартные равномерные псевдослучайные числа | en_US |
| dc.subject | алгоритмы генерирования случайных чисел | en_US |
| dc.subject | период повторения чисел | en_US |
| dc.title | Исследование алгоритмов компьютерного генерирования стандартных равномерных псевдослучайных чисел | en_US |
| dc.title.alternative | Study of algorithms for computer generation of standard pseudorandom numbers with uniform distribution | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| local.description.annotation | The article presents the results of experimental studies to determine, for various
algorithms, the number of standard, uniformly distributed pseudorandom numbers included in a set
(period) before the values of these numbers begin to repeat. A Python software package has been
developed that implements period analysis methods: exhaustive search, Brent's algorithm, and
statistical analysis. Eight classical pseudorandom number generation algorithms have been tested,
and recommendations for their use are provided. | en_US |
| Appears in Collections: | Электронные системы и технологии : материалы 62-й конференции аспирантов, магистрантов и студентов (2026)
|
