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Private GIT Repository
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[turing4complexity.git] / turing4complexity.tex
1 \documentclass{article}
2
3 \title{Using complexity of short strings to define new statistical tests for PRNGs}
4
5
6 \begin{document}
7 \maketitle
8
9
10 \begin{abstract}
11 blabalbabla
12 \end{abstract}
13
14
15 \section{Introduction}
16
17 \section{Algorithmic complexity for short strings}
18
19 In their paper, they introduced a method to compute the complexity of D(n).
20 With D(4), 5 970 768 960 machines halt. There are 1832 different strings.
21
22 \section{PRNG preserve distribution of short strings}
23
24 In this section, we propose to measure the quality of a PRNG by considering that
25 a good PRNG must preserve the distribution of short strings. More precisely, the
26 pseudo-random  numbers obtained  by a  PRNG can  form the  states of  the Rado's
27 original  Busy Beaver. Then,  machines obtained  by such  a construction  can be
28 executed and if the PRNG is good, machines should generate the same strings with
29 the same distribution than the theoretical Busy Beaver (with all the enumeration
30 of states).
31
32 \end{document}