Evolving cellular automata to generate nonlinear sequences with desirable properties

This paper presents a new chromosomal representation and associated genetic operators for the evolution of highly nonlinear cellular automata that generate pseudorandom number sequences with desirable properties ensured. This chromosomal representation reduces the computational complexity of genetic operators to evolve valid solutions while facilitating fitness evaluation based on the DIEHARD statistical tests

A transformation sequencing approach to pseudorandom number generation

This paper presents a new approach to designing pseudorandom number generators based on cellular automata. Current cellular automata designs either focus on i) ensuring desirable sequence properties such as maximum length period, balanced distribution of bits and uniform distribution of n-bit tuples etc. or ii) ensuring the generated sequences pass stringent randomness tests. In this work, important design patterns are first identified from the latter approach and then incorporated into cellular automata such that the desirable sequence properties are preserved like in the former approach. Preliminary experiment results show that the new cellular automata designed have potential in passing all DIEHARD tests

Permutation and sampling with maximum length CA for pseudorandom number generation

In this paper, we study the effect of dynamic permutation and sampling on the randomness quality of sequences generated by cellular automata (CA). Dynamic permutation and sampling have not been explored in previous CA work and a suitable implementation is shown using a two CA model. Three different schemes that incorporate these two operations are suggested - Weighted Permutation Vector Sampling with Controlled Multiplexing, Weighted Permutation Vector Sampling with Irregular Decimation and Permutation Programmed CA Sampling. The experiment results show that the resulting sequences have varying degrees of improvement in DIEHARD results and linear complexity compared to the CA

Аналіз кількісних характеристик мікроструктур, синтезованих методом імовірнісних кліткових автоматів

Водка, О. О. Аналіз кількісних характеристик мікроструктур, синтезованих методом імовірнісних кліткових автоматів = Analysis of quantitative characteristics of microstructures synthesized by method of probabilistic cellular automata / О. О. Водка // Зб. наук. пр. НУК. – Миколаїв : НУК, 2019. – № 3 (477). – С. 44–50.Анотація. На мікрорівні металеві матеріали являють собою полікристалічну структуру. Кожен кристал цієї структури має свою форму й орієнтацію у просторі. Це приводить до того, що сукупність форм і орієнтацій кристала визначає механічні характеристики матеріалу. Отже, важливо моделювати мікроструктури матеріалів. Це дасть змогу визначати механічні параметри матеріалів на основі їхньої мікроструктури. Метод кліткових автоматів широко використовується в моделюванні мікроструктури різних матеріалів. Моделі на основі кліткових автоматів широко використовуються для прогнозування поведінки в різних галузях. У роботі розроблено програмне забезпечення для синтетичної генерації мікроструктури полікристалічних матеріалів. Програмне забезпечення дозволяє синтетично згенерувати мікроструктуру матеріалу, використовуючи різні правила сусідства клітинок. Процес кристалізації з фізичного погляду повинен відбуватись рівномірно в усіх напрямках. Через локальні флуктуації та градієнти температури, нерівномірність за об’ємом хімічного складу розплаву кристалізація відбувається нерівномірно в різних напрямках. Для моделювання цього ефекту в роботі пропонується задавати швидкість кристалізації у вигляді еліпса. Радіуси еліпса відповідають швидкості кристалізації у відповідних напрямках. Для визначення ймовірностей переходу еліпс проєктується на клітинки поля. Після чого визначається площа еліпса, що потрапила в кожну клітинку. Отримані площі клітинок – імовірності кристалізації в різних напрямках. На основі згенерованої мікроструктури проводиться дослідження кількісних характеристик мікроструктур. За допомогою програмного забезпечення визначено коефіцієнт форми, нормовану площу зерна, масштабний коефіцієнт і кут орієнтації зерен. Для отриманих даних проведена статистична обробка й отримані функції щільності ймовірності. За статистичними параметрами виконано порівняння отриманих результатів із параметрами мікроструктури чистого заліза.Abstract. The micro-level metallic materials are a polycrystalline structure. Each crystal of this structure has its own shape and orientation in space. This leads to the fact that the set of shapes and orientations of the crystal determines the mechanical characteristics of the material. Thus, it is important to model the microstructures of materials. It allows to determine the mechanical parameters of the materials based on their microstructure. The cellular automaton method is widely used in modeling the microstructure of various materials. Cellular automata are widely used to predict behavior in different industries. In this paper software for synthetic generation of microstructure of polycrystalline materials is developed. The software allows to synthetically generate the microstructure of a material using different cell neighborhood rules. The process of crystallization from a physical point of view must occur uniformly in all directions. Due to local fluctuations and temperature gradients, the uneven volume of the chemical composition of the melt crystallizes unevenly in different directions. In order to model this effect, it is proposed to set the crystallization rate in the form of an ellipse. The ellipse radii correspond to the crystallization rate in the respective directions. To determine the transition probabilities, an ellipse is projected onto field cells. Then determine the area of the ellipse that hit each cell. The cell areas obtained represent crystallization probabilities in different directions. The quantitative characteristics of microstructures are investigated on the basis of microstructures generated. The software determines the shape factor, the normalized grain area, the scale factor and the grain orientation angle. The data obtained are statistically processed and the probability density functions obtained. According to statistical parameters, the obtained results are compared with the parameters of the microstructure of pure iron

Optimal Rules Identification for a Random Number Generator Using Cellular Learning Automata

The cryptography is known as one of most essential ways for protecting information against threats. Among all encryption algorithms, stream ciphering can be indicated as a sample of swift ways for this purpose, in which, a generator is applied to produce a sequence of bits as the key stream. Although this sequence is seems to be random, severely, it contains a pattern that repeats periodically. Linear Feedback Shift Registers and cellular automata have been used as pseudo-random number generator. Some challenges such as error propagation and pattern dependability have motivated the designers to use CA for this purpose. The most important issue in using cellular automata includes determining an optimal set of rules for cells. This paper focuses on selecting optimal rules set for such this generator with using an open cellular learning automata, which is a cellular automata with learning capability and interacts with local and global environments

Pseudo-random Sequences Generated by Cellular Automata

International audienceGeneration of pseudo random sequences by cellular automata, as well as by hybrid cellular automata is surveyed. An application to the fast evaluation and FPGA implementation of some classes of boolean functions is sketched out