随机性检验英文解释翻译、随机性检验的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 randomness test

分词翻译：

随的英语翻译：

adapt to; along with; follow; let

机的英语翻译：

chance; crucial point; engine; machine; occasion; organic; pivot; plane
flexible
【医】 machine

检验的英语翻译：

check up; examine; inspect; proof; prove
【计】 CH; checkout; V; verify; verify check; verifying
【化】 checking; examine
【医】 analysis; coroner's inquest; docimasia
【经】 inspection; monitoring; proof; test; verification; verify

专业解析

随机性检验的详细解释（汉英词典视角）

一、术语定义与核心概念

中文术语：随机性检验 (Suíjī xìng jiǎnyàn)
英文术语： Randomness Test
定义：随机性检验是一种统计假设检验方法，其核心目的是评估一个给定的数据序列（如数字序列、事件发生序列等）是否表现出真正随机序列应具备的统计特性。它检验序列是否由随机过程产生，或者是否存在可检测的模式、偏差或规律性，从而否定其纯粹随机性。

二、检验的核心目标随机性检验旨在验证序列的不可预测性和无模式性。具体目标包括：

均匀性检验：序列中不同元素（如数字、符号）出现的频率是否大致相等。
独立性检验：序列中任一元素或事件的出现是否独立于其前后的元素或事件，即无相关性或自相关性。
无规律模式：序列中不应存在可被识别的重复模式、趋势或周期性结构。

三、常用检验方法随机性检验包含多种具体的统计测试方法，常用于密码学、统计学、质量控制和模拟等领域：

频数检验 (Frequency Test / Monobit Test)：检验序列中0和1（或其他二元符号）的数量是否大致相等。
游程检验 (Runs Test)：检验序列中连续相同符号（游程）的长度和数量是否符合随机序列的期望分布。
扑克检验 (Poker Test)：将序列分组（如每5位一组），检验不同组合模式（如五张不同、一对、两对等）出现的频率是否符合随机期望。
自相关检验 (Autocorrelation Test)：检验序列与其自身经过位移后的序列之间的相关性，理想随机序列应无明显自相关。
序列检验 (Serial Test)：检验序列中连续元素组合（如重叠的两位组合）出现的频率是否均匀。
累积和检验 (Cumulative Sums Test - Cusum)：检验序列部分偏移程度，随机序列的部分和应在零附近波动。

四、应用场景随机性检验在多个关键领域至关重要：

密码学：验证伪随机数生成器 (PRNG) 和真随机数生成器 (TRNG) 的输出是否足够随机，是密码系统安全性的基石。
统计建模与模拟：确保用于蒙特卡洛模拟等方法的输入数据具有所需的随机特性。
质量控制：检测生产过程中的数据是否出现非随机的异常模式，可能预示问题。
赌博与游戏：验证洗牌机、轮盘赌等设备或过程的公平性。
算法测试：评估算法（如排序、哈希）在处理随机输入时的性能和行为。

权威参考来源：

NIST Special Publication 800-22 Rev 1a: A Statistical Test Suite for Random and Pseudorandom Number Generators for Cryptographic Applications - 美国国家标准与技术研究院 (NIST) 发布的密码学随机性检验标准套件详细说明。 https://doi.org/10.6028/NIST.SP.800-22r1a
IBM SPSS Statistics Algorithms: Randomness Tests - IBM 官方文档对常用随机性检验算法（如 Runs Test）的解释。 https://www.ibm.com/docs/en/spss-statistics/... (请访问IBM官方文档库搜索具体算法)
Handbook of Applied Cryptography (Chapter 5 - Pseudorandom Bits and Sequences) - 经典密码学著作，涵盖随机性概念及检验基础。 https://cacr.uwaterloo.ca/hac/

网络扩展解释

随机性检验是统计学中用于判断一组数据是否具有真正随机性的分析方法。它通过特定的统计测试，验证数据是否满足随机分布的假设，从而评估数据的不可预测性和无规律性。以下是核心要点：

一、核心目的

验证随机性：确认数据是否由随机过程生成（如抛硬币、骰子结果）。
发现规律****：检测数据中隐藏的模式或偏差（例如伪随机数算法的缺陷）。

二、常见方法

频数检验
检验不同取值出现的频率是否接近理论概率（如卡方检验）。
游程检验
分析连续相同值的“游程”长度分布是否符合随机序列特征（例如：抛硬币连续正面的次数）。
自相关检验
检查数据内部是否存在时间相关性（如前后数据是否相互影响）。
复杂检验（NIST测试）
密码学中常用，包括重叠子序列、近似熵等数十项测试，用于评估加密随机数的可靠性。

三、应用场景

密码学：验证密钥或随机数生成器的安全性。
金融建模：确保蒙特卡洛模拟的输入数据无偏。
质量控制：检测生产数据是否受未知因素干扰。

四、重要性

若数据未通过随机性检验，可能意味着：

算法漏洞（如伪随机数可预测）；
抽样偏差（如实验样本不具代表性）；
外部干扰（如传感器信号受噪声污染）。

若需具体测试步骤或数学公式（如游程检验的统计量计算），可进一步说明。