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Enregistrement W1569725705 · doi:10.1017/cbo9780511546907.007

Randomness Measurements and <i>m</i>-Sequences

2005· book-chapter· en· W1569725705 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2005
Typebook-chapter
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputability, Logic, AI Algorithms
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandomnessSequence (biology)Golomb codingMathematicsSection (typography)Property (philosophy)Discrete mathematicsPseudorandom number generatorField (mathematics)CombinatoricsAlgorithmComputer scienceStatisticsPure mathematicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Randomness of a sequence refers to the unpredictablity of the sequence. Any deterministically generated sequence used in practical applications is not truly random. The best that can be done here is to single out certain properties as being associated with randomness and to accept any sequence that has these properties as random or more properly, a pseudorandom sequence. In this chapter, we will discuss the randomness of sequences whose elements are taken from a finite field. In Section 5.1, we present Golomb's three randomness postulates for binary sequences, namely the balance property, the run property, and the (ideal) two-level autocorrelation property, and the extension of these randomness postulates to nonbinary sequences. M-sequences over a finite field possess many extraordinary randomness properties except for having the lowest possible linear span, which has stimulated researchers to seek nonlinear sequences with similarly such favorable properties for years. In Section 5.2, we show that m-sequences satisfy Golomb's three randomness postulates. In Section 5.3, we introduce the interleaved structures of m-sequences and the subfield decomposition of m-sequences. In Sections 5.4–5.6, we present the shift-and-add property, constant-on-cosets property, and 2-tuple balance property of m-sequences, respectively. The last section is devoted to the classification of binary sequences of period 2n − 1.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,166 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle