离散渐近确定性随机性：伪随机位生成新方法

"这篇论文是关于离散渐近确定性随机性的应用，特别是在生成伪随机位方面的研究。作者包括Kai Wang、Wenjiang Pei、Xubo Hou、Song Hong和Zhenya He，来自东南大学的无线电工程系。文章在Physics Letters A期刊发表，探讨了这种随机性与混沌理论和数论概念之间的联系，以及如何利用其多值对应特性来增强序列的不可预测性。" 离散渐近确定性随机性(Discrete Asymptotic Deterministic Randomness, DADR)是一种用于探索混沌与随机性之间关系的重要方法，同时也与数论中的著名概念和未解问题紧密关联。与混沌序列相比，DADR序列具有多值对应特性，这意味着在短步长下，这些序列难以预测，从而提供了更高级别的随机性。 在数论中，确定性随机性是一个引人入胜的领域，因为它既保持了可预测的确定性，又展示了看似随机的行为。这种性质使得DADR在生成伪随机位生成器(Pseudo-Random Bit Generator, PRBG)方面具有潜力。PRBGs在密码学、模拟和各种计算任务中都扮演着关键角色，因为它们能够提供看起来随机但实际上可重复的位序列。 多值对应(Multi-value Correspondence)是DADR序列的一个关键特征。传统的混沌系统通常具有单值对应，即一个输入对应一个特定的输出。然而，DADR序列引入了多个可能的输出，对于同样的输入，这增加了预测的难度，使得序列在短期内看似完全随机。这种特性在安全性要求高的应用中尤其有用，如加密算法，因为攻击者很难根据有限的信息推断出序列的后续部分。 论文中提出了一种定义离散渐近确定性随机性的新方法，并可能对现有的伪随机位生成技术产生深远影响。通过深入理解DADR的性质，科学家们可以设计出更安全、更难以破解的随机位生成器，进一步推动信息安全领域的进步。 文章经过同行评审，由A.R.Bishop教授推荐，于2008年8月13日初稿提交，8月28日修订后再次提交，同年12月8日被接受，并于12月25日在线发布。研究工作展示了离散渐近确定性随机性在理论与实践上的广阔应用前景，尤其是在提升伪随机序列的随机性和安全性方面。