カオス時系列における周期の予測 : カオス・ニューラルネットワーク出力の精度による周期の変化
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概要
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当研究室では独自のカオス発生装置としてカオス・ニューラルネットワーク(以下CNN)を研究してきている.それを暗号に応用し,製品化も行っている.カオスといっても,計算機で発生させる限り,有限の周期が存在すると予想されるが,詳しい研究例は殆どない.本研究では,CNN出力のパラメータや精度を変えると,それに伴って周期が規則的に変化することを見出したので報告する.このことは,暗号系に応用した場合の安全性を議論する上で重要な知見である.またCNNのパラメータを最適化すると,Mersenne twisterを上回る優れた統計的乱数性を実現できることが示唆された.
- 2008-03-20
著者
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川村 暁
石巻専修大学理工学部
-
村上 武
岩手大学技術部
-
吉田 等明
岩手大学情報メディアセンター
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村上 武
岩手大学工学部
-
川村 暁
石巻専修大学
-
吉田 等明
岩手大学 大学院 工学研究科 情報システム工学専攻
-
吉田 等明
岩手大学
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