Geri Dön

Mycielski öngörü algoritması üzerine sıkıştırma ve rassallık uygulamaları

Compression and randomness applications on the mycielski prediction algorithm

  1. Tez No: 181534
  2. Yazar: MEHMET FİDAN
  3. Danışmanlar: DOÇ.DR. ÖMER NEZİH GEREK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Öngörücü Sıkıştırma, Rassal Sayı Üreteci, Mycielski Öngörücüsi, Antimycielski, Şifreleme, Blok Kodlayıcıi, Predictive Coding, Random Number Generator, Mycielski Predictor, Antimycielski, Ciphering, Blok Ciphers.ii
  7. Yıl: 2006
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Anadolu Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 49

Özet

Bu tezde Mycielski öngörücüsünün öngörüye dayalı sıkıştırma amaçlı ve şifrelemeuygulamaları için rassal sayı üretiminde kullanılışı incelenmiştir. Mycielski öngörücüsü,sınırsız geçmiş kullanan gerekirci bir öngörücüdür. Bu nedenle harcanan süre uzun boyutlusinyallerde hem sıkıştırma hem de şifreleme uygulamalarını olanaksız kılmaktadır. Buçalışmanın ilk aşamasında öngörücü Mycielski algoritmasında zaman iyileştirilmesi yapılmışve sıkıştırma algoritması olarak kullanılmıştır. Uygulanan zaman iyileştirme yöntemi,literatürde LZ78 olarak bilinen sıkıştırma yöntemindeki metoda benzediğinden, önerilenzaman iyileştirmeli yönteme Mycielski78 adı verilmiştir. Öngörücülerin kullanılabileceği birdiğer alan da şifreleme amaçlı ve başlangıç anahtar dizisine bağımlı rassal sayı üretimidir. Buçalışmanın ikinci aşamasında Mycielski yöntemini temel alıp öngörüye dik çıktılar üreten veAntimycielski şeklinde adlandırılan yeni bir sayı üreteci tanıtılmakta ve rassallık kalitesisınanmaktadır. Algoritmanın yavaşlığı nedeniyle belli uzunluklar sonra öngörünün kullandığıgeçmişi kesmek gerekmektedir. Bu çalışmada, anahtar seri uzunluğunun ve tutulan tarihuzunluğunun rastsallık üstündeki etkisi de incelenmektedir.

Özet (Çeviri)

In this thesis, compression and pseudorandom number generation for encryptionproperties of the Mycielski algorithm are investigated. Mycielski predictor is a deterministicalgorithm which uses infinite history. Therefore, the time complexity of the algorithmdiverges for long sequences. In the first part of this work, a time reinforcement of Mycielskialgorithm is discussed and the modified algorithm is used as compression algorithm. Due tothe resemblence of the time improvement to the famous LZ78 compression algorithm, theproposed method is named the Mycielski78 algorithm. In the second part of this work,random number generation properties of the Mycielski predictor is investigated. Analgorithm, called the Antimycielski algorithm, which produces sequences that are orthogonalto the Mycielski prediction output starting from an initial key sequence, is developed. Therandomness quality and cryptography strength of the Antimycielski sequences are examined.Again, due to the complexity of the algorithm, the history used for making prediction that getslonger than a constant limit must be chopped. Performance effects of key length and historychopping length on randomness are examined.

Benzer Tezler

  1. Güneş ışınım şiddeti tahminine örüntü tarama tabanlı yeni bir yaklaşım

    A novel pattern search based approach to solar radiation forecasting

    FATİH SERTTAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAfyon Kocatepe Üniversitesi

    Yenilenebilir Enerji Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FATİH ONUR HOCAOĞLU

  2. Kuantum bilgi teorisi

    Quantum information theory

    CENK ORTA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Fizik ve Fizik MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Fizik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. EKREM AYDINER

  3. Logaritmik kaynak terimli evolüsyon denklemlerinin çözümleri

    Solutions of evolution equations with logarithmic source term

    RUKEN AKSOY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    MatematikDicle Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERHAN PİŞKİN

  4. Nonlinear data modeling methods for multidimensional signal analysis

    Çok boyutlu i̇şaretlerin analizi için doğrusal olmayan veri modelleme yöntemleri

    MEHMET FİDAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnadolu Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖMER NEZİH GEREK

  5. Bazı graflar için dış merkezli bağlantılılık indeksi ve ortalama üstel baskınlık sayısı

    The eccentric connectivity index and the average exponential domination number for some graphs

    BELGİN COŞKUN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    MatematikEge Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYSUN AYTAÇ