隨機性檢驗英文解釋翻譯、隨機性檢驗的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 randomness test

分詞翻譯：

隨的英語翻譯：

adapt to; along with; follow; let

機的英語翻譯：

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

檢驗的英語翻譯：

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

專業解析

隨機性檢驗的詳細解釋（漢英詞典視角）

一、術語定義與核心概念

中文術語：隨機性檢驗 (Suíjī xìng jiǎnyàn)
英文術語： Randomness Test
定義：隨機性檢驗是一種統計假設檢驗方法，其核心目的是評估一個給定的數據序列（如數字序列、事件發生序列等）是否表現出真正隨機序列應具備的統計特性。它檢驗序列是否由隨機過程産生，或者是否存在可檢測的模式、偏差或規律性，從而否定其純粹隨機性。

二、檢驗的核心目标隨機性檢驗旨在驗證序列的不可預測性和無模式性。具體目标包括：

均勻性檢驗：序列中不同元素（如數字、符號）出現的頻率是否大緻相等。
獨立性檢驗：序列中任一元素或事件的出現是否獨立于其前後的元素或事件，即無相關性或自相關性。
無規律模式：序列中不應存在可被識别的重複模式、趨勢或周期性結構。

三、常用檢驗方法隨機性檢驗包含多種具體的統計測試方法，常用于密碼學、統計學、質量控制和模拟等領域：

頻數檢驗 (Frequency Test / Monobit Test)：檢驗序列中0和1（或其他二元符號）的數量是否大緻相等。
遊程檢驗 (Runs Test)：檢驗序列中連續相同符號（遊程）的長度和數量是否符合隨機序列的期望分布。
撲克檢驗 (Poker Test)：将序列分組（如每5位一組），檢驗不同組合模式（如五張不同、一對、兩對等）出現的頻率是否符合隨機期望。
自相關檢驗 (Autocorrelation Test)：檢驗序列與其自身經過位移後的序列之間的相關性，理想隨機序列應無明顯自相關。
序列檢驗 (Serial Test)：檢驗序列中連續元素組合（如重疊的兩位組合）出現的頻率是否均勻。
累積和檢驗 (Cumulative Sums Test - Cusum)：檢驗序列部分偏移程度，隨機序列的部分和應在零附近波動。

四、應用場景隨機性檢驗在多個關鍵領域至關重要：

密碼學：驗證僞隨機數生成器 (PRNG) 和真隨機數生成器 (TRNG) 的輸出是否足夠隨機，是密碼系統安全性的基石。
統計建模與模拟：确保用于蒙特卡洛模拟等方法的輸入數據具有所需的隨機特性。
質量控制：檢測生産過程中的數據是否出現非隨機的異常模式，可能預示問題。
賭博與遊戲：驗證洗牌機、輪盤賭等設備或過程的公平性。
算法測試：評估算法（如排序、哈希）在處理隨機輸入時的性能和行為。

權威參考來源：

NIST Special Publication 800-22 Rev 1a: A Statistical Test Suite for Random and Pseudorandom Number Generators for Cryptographic Applications - 美國國家标準與技術研究院 (NIST) 發布的密碼學隨機性檢驗标準套件詳細說明。 https://doi.org/10.6028/NIST.SP.800-22r1a
IBM SPSS Statistics Algorithms: Randomness Tests - IBM 官方文檔對常用隨機性檢驗算法（如 Runs Test）的解釋。 https://www.ibm.com/docs/en/spss-statistics/... (請訪問IBM官方文檔庫搜索具體算法)
Handbook of Applied Cryptography (Chapter 5 - Pseudorandom Bits and Sequences) - 經典密碼學著作，涵蓋隨機性概念及檢驗基礎。 https://cacr.uwaterloo.ca/hac/

網絡擴展解釋

隨機性檢驗是統計學中用于判斷一組數據是否具有真正隨機性的分析方法。它通過特定的統計測試，驗證數據是否滿足隨機分布的假設，從而評估數據的不可預測性和無規律性。以下是核心要點：

一、核心目的

驗證隨機性：确認數據是否由隨機過程生成（如抛硬币、骰子結果）。
發現規律****：檢測數據中隱藏的模式或偏差（例如僞隨機數算法的缺陷）。

二、常見方法

頻數檢驗
檢驗不同取值出現的頻率是否接近理論概率（如卡方檢驗）。
遊程檢驗
分析連續相同值的“遊程”長度分布是否符合隨機序列特征（例如：抛硬币連續正面的次數）。
自相關檢驗
檢查數據内部是否存在時間相關性（如前後數據是否相互影響）。
複雜檢驗（NIST測試）
密碼學中常用，包括重疊子序列、近似熵等數十項測試，用于評估加密隨機數的可靠性。

三、應用場景

密碼學：驗證密鑰或隨機數生成器的安全性。
金融建模：确保蒙特卡洛模拟的輸入數據無偏。
質量控制：檢測生産數據是否受未知因素幹擾。

四、重要性

若數據未通過隨機性檢驗，可能意味着：

算法漏洞（如僞隨機數可預測）；
抽樣偏差（如實驗樣本不具代表性）；
外部幹擾（如傳感器信號受噪聲污染）。

若需具體測試步驟或數學公式（如遊程檢驗的統計量計算），可進一步說明。