PSEUDO-RANDOM NUMBER Meaning in Japanese - translations and usage examples

• 擬似乱数
• 疑似乱数

Examples of using Pseudo-random number in English and their translations into Japanese

This method yields what is called pseudo-random numbers.
これは一般的に擬似乱数と云います。

And it turns out it's a pseudo-random number generator using deterministic chaos.
これは決定論的カオスを使った擬似乱数生成器だったのです。

For instance, an unending sequence of pseudo-random numbers.
例えば、終わりのない疑似乱数の列です。

Random Functions| JMP 13.2 Generates a pseudo-random number from a beta distribution using two shape parameters, alpha and beta.
乱数関数2つの形状パラメータalphaとbetaのベータ分布に従う乱数を生成します。

KNUTH has a classic exposition on pseudo-random numbers.
KNUTHは疑似乱数の古典的な一覧を示します。

The goodness of traditional pseudo-random number generator algorithms is measured by statistical tests on such sequences.
伝統的な擬似乱数生成器アルゴリズムの良さは、このようなシーケンスについての統計的テストによって測定されます。

The RANDEXP() function returns an exponentially-distributed pseudo-random number.
RANDEXP()関数は指数分布の疑似乱数を返します。

Math. random() Returns a pseudo-random number between 0 and 1.
Math.random()0以上1未満の疑似乱数を返す。

The RANDBINOM() function returns a binomially-distributed pseudo-random number.
RANDBINOM()関数は二項分布の疑似乱数を返します。

The current implementation employs a better pseudo-random number generator for the initial state calculation.
現在のシステムは、より良い疑似乱数ジェネレータを初期状態の算出に採用しています。

The RANDPOISSON() function returns a poisson-distributed pseudo-random number.
RANDPOISSON()関数はポアソン分布の疑似乱数を返します。

In the above-mentioned steps, the pseudo-random number generator 510 generates a large integrated bit string and collectively performs an encryption process.
上述した手順では、擬似乱数生成器５１０がまとまった大きさのビット列を生成し、一括して暗号化処理を行っている。

The RANDBERNOULLI() function returns a Bernoulli-distributed pseudo-random number.
RANDBERNOULLI()関数はベルヌーイ分布の疑似乱数を返します。

The RAND() function returns a pseudo-random number between 0 and 1.
RAND()関数は0から1までの中の疑似乱数を返します。

The RANDNEGBINOM() function returns a negative binomially-distributed pseudo-random number.
RANDNEGBINOMT()関数は二項分布の負の疑似乱数を返します。

In the context of scientific modeling, pseudo-random numbers are actually desirable.
科学的モデリングにおいて、疑似乱数は実際に必要性があるものです。

Many modern pseudo-random number sources, such as those described in Sections 7.1.2 and 7.1.3 utilize the technique of maintaining a"pool" of bits and providing operations for strongly mixing input with some randomness into the pool and extracting pseudo-random bits from the pool.
節と7.1.3節に記述されているような、多くの現代の擬似乱数源は、ビット列の「プール」を維持管理し、入力をそのプール中に何らかの乱雑性で強く撹拌するための操作を提供し、このプールから擬似乱数ビット列を得るテクニックを活用します。

GetConsensusData Get consensus data for this block(pseudo-random number generated by consensus node).
GetConsensusDataブロックのコンセンサスデータを取得する（コンセンサスノードによって生成された擬似乱数）。

Depending on the form of the pseudo-random number generator, the sequence may be determinable from observation of a short portion of the sequence[SCHNEIER, STERN].
擬似乱数生成器の形態によっては、そのシーケンスは、そのシーケンスの短い部分の観察によって解読可能である可能性があります[SCHNEIER,STERN]。

This allowed the cyber criminals to reverse engineer the pseudo-random number generator behind the spinning wheels.
これがサイバー犯罪を可能にしました回転盤の背後で稼働する疑似乱数発生器のリバース・エンジニアリングが行われていたのです。

On the other hand, stream cipher generates the pseudo-random number and encrypts by xor between the pseudo-random number and plaintext by the bit. The security of stream cipher is evaluated by the amount of the pseudo-random number that makes the key-recovery possible more efficiently than an exhaustive key search.
一方,ストリーム暗号は擬似乱数を生成し,この擬似乱数を平文とビットごとに排他的論理をとることにより暗号化を行う.ストリーム暗号の安全性は全数探索より効率的に鍵の推定が可能となる擬似乱数の量によって評価される。

This document points out many pitfalls in using poor entropy sources or traditional pseudo-random number generation techniques for generating such quantities.
本書は、このような数を選択するための伝統的な擬似乱数生成テクニックを使う際の落とし穴を多く指摘します。

By combining the XOR for m XOR k and the pseudo-random number sequence k(which is described as(m XOR k) XOR k) using XOR operation, the string is decrypted to derive the plaintext m.
そして、暗号文mXORkと疑似乱数kとの排他的論理和をとること((mXORk)XORk)により、復号が行われて平文mを得ます。

Random Number Generation Functions- The library provides functions to generate either a single pseudo-random number, or a block of such numbers..
乱数生成関数-このライブラリは1つまたは一連の擬似乱数を生成するための関数を提供します。

Others, described in section 7.2, provide the pseudo-random number strong-sequence generator but assume the input of a random seed or input from a source of entropy.
他に、7.2節に記述されたものは、強い擬似乱数シーケンス生成器を提供しますが、乱雑な種の入力、もしくは、エントロピーの源泉からの入力を想定します。

In the model of security proofs, demonstrating the safety of the PRNG with entropy assumption that they can be secured, possibility of attack by the vulnerability of RC4 used to output a pseudo-random number sequence, the vulnerability due to an update interval of internal state and the possibility of the attack by the pseudo-random number generation in user mode.
安全性証明のモデルにおいて,エントロピーが確保できているという前提でPRNGの安全性を証明していること,擬似乱数列を出力するのに使用されるRC4の脆弱性による被攻撃の可能性,内部状態の更新間隔による脆弱性およびユーザーモードでの擬似乱数生成による被攻撃の可能性等である。

Another serious strategy error is to assume that a very complex pseudo-random number generation algorithm will produce strong random numbers when there has been no theory behind or analysis of the algorithm.
別の深刻な戦略的エラーは、「非常に強い擬似乱数生成アルゴリズムは、背後の理論、もしくは、そのアルゴリズムの分析が無いとき、強い乱数を作り出す」と想定することです。

This paper points out many pitfalls in using traditional pseudo-random number generation techniques for choosing such quantities.
本書は、このような数を選択するための伝統的な擬似乱数生成テクニックを使う際の落とし穴を多く指摘します。

The latest results of Attribute-based electronic signature, the pseudo-random number generator, new public key cryptography and safety analysis of coding are were announced.
属性ベース電子署名、擬似乱数生成器、新しい公開鍵暗号方式と符号化の安全性解析などの情報セキュリティ関連する研究の最新結果が発表されました。