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Private GIT Repository
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[prng_gpu.git] / prng_gpu.tex
index bc40b2d2670c13cc3b9b1978f9a8baf155ee0ff0..c5fbd5deafc79647c76aa826a8d0ddc923d8344a 100644 (file)
@@ -13,6 +13,9 @@
 \usepackage[standard]{ntheorem}
 \usepackage{algorithmic}
 \usepackage{slashbox}
+\usepackage{ctable}
+\usepackage{tabularx}
+\usepackage{multirow}
 
 % Pour mathds : les ensembles IR, IN, etc.
 \usepackage{dsfont}
@@ -1007,6 +1010,53 @@ a^1 & \text{if}~  z^{n-1} = 0 .\end{array} \right. \end{array}\end{equation}
 
 
 
+\begin{table}
+\renewcommand{\arraystretch}{1.3}
+\caption{TestU01 Statistical Test}
+\label{TestU011}
+\centering
+  \begin{tabular}{lccccc}
+    \toprule
+Test name &Tests& Logistic             & XORshift      & ISAAC\\
+Rabbit                                 &       38      &21             &14     &0       \\
+Alphabit                       &       17      &16             &9      &0       \\
+Pseudo DieHARD                         &126    &0              &2      &0      \\
+FIPS\_140\_2                   &16     &0              &0      &0      \\
+SmallCrush                     &15     &4              &5      &0       \\
+Crush                          &144    &95             &57     &0       \\
+Big Crush                      &160    &125            &55     &0       \\ \hline
+Failures               &       &261            &146    &0       \\
+\bottomrule
+  \end{tabular}
+\end{table}
+
+
+
+\begin{table}
+\renewcommand{\arraystretch}{1.3}
+\caption{TestU01 Statistical Test for Old CI algorithms ($\mathsf{N}=4$)}
+\label{TestU01 for Old CI}
+\centering
+  \begin{tabular}{lcccc}
+    \toprule
+\multirow{3}*{Test name} & \multicolumn{4}{c}{Old CI}\\
+&Logistic& XORshift& ISAAC&ISAAC  \\ 
+&+& +& + & + \\ 
+&Logistic& XORshift& XORshift&ISAAC  \\ \cmidrule(r){2-5}
+Rabbit                                         &7      &2      &0      &0       \\
+Alphabit                               & 3     &0      &0      &0       \\
+DieHARD                        &0      &0      &0      &0      \\
+FIPS\_140\_2                   &0      &0      &0      &0      \\
+SmallCrush                             &2      &0      &0      &0       \\
+Crush                                  &47     &4      &0      &0       \\
+Big Crush                              &79     &3      &0      &0       \\ \hline
+Failures                               &138    &9      &0      &0       \\
+\bottomrule
+  \end{tabular}
+\end{table}
+
+
+
 
 
 \subsection{Statistical tests}
@@ -1106,25 +1156,32 @@ Threshold  value $m$& 19 & 7  & 2& 1 & 11& 9& 3& 4\\ \hline\hline
 \end{tabular}
 \end{table*}
 
+Finally, the TestU01 battery as been launched on three well-known generators 
+(a logistic map, a simple XORshift, and the cryptographically secure ISAAC, 
+see Table~\ref{TestU011}). These results can be compared with 
+Table~\ref{TestU01 for Old CI}, which gives the scores obtained by the
+Old CI PRNG that has received these generators.
+
+
 Next subsection gives a concrete implementation of this Xor CI PRNG, which will 
 new be simply called CIPRNG, or ``the proposed PRNG'', if this statement does not
 raise ambiguity.
 \end{color}
 
-\subsection{Efficient PRNG based on Chaotic Iterations}
+\subsection{Efficient Implementation of a PRNG based on Chaotic Iterations}
 \label{sec:efficient PRNG}
-
-Based on the proof presented in the previous section, it is now possible to 
-improve the speed of the generator formerly presented in~\cite{bgw09:ip,guyeux10}. 
-The first idea is to consider
-that the provided strategy is a pseudorandom Boolean vector obtained by a
-given PRNG.
-An iteration of the system is simply the bitwise exclusive or between
-the last computed state and the current strategy.
-Topological properties of disorder exhibited by chaotic 
-iterations can be inherited by the inputted generator, we hope by doing so to 
-obtain some statistical improvements while preserving speed.
-
+%
+%Based on the proof presented in the previous section, it is now possible to 
+%improve the speed of the generator formerly presented in~\cite{bgw09:ip,guyeux10}. 
+%The first idea is to consider
+%that the provided strategy is a pseudorandom Boolean vector obtained by a
+%given PRNG.
+%An iteration of the system is simply the bitwise exclusive or between
+%the last computed state and the current strategy.
+%Topological properties of disorder exhibited by chaotic 
+%iterations can be inherited by the inputted generator, we hope by doing so to 
+%obtain some statistical improvements while preserving speed.
+%
 %%RAPH : j'ai viré tout ca
 %% Let us give an example using 16-bits numbers, to clearly understand how the bitwise xor operations
 %% are