Abstract-Vi studerar problemet med att extrahera ett förskrivet antal slumpmässiga bitar genom att läsa minsta möjliga antal symboler från icke-ideala stokastiska processer. Den relaterade intervallalgoritm som föreslås av Han och Hoshi har asymptotiskt optimal prestanda, men antar att fördelningen av den ingående stokastiska processen är känd. Motiveringen till vårt arbete är det faktum att slumpmässiga källor i praktiken har inneboende korrelationer och påverkas av mätningens buller. Nämligen är det svårt att få en exakt uppskattning av fördelningen. Denna utmaning togs upp av begreppen frö- och fröfria extraktorer som kan hantera allmänna slumpmässiga källor med okända distributioner. Men kända sådda och fröfria extraktorer ger extraktionseffektivitet som är betydligt mindre än Shannons entropigräns. Vårt huvudsakliga bidrag är utformningen av extraktorer som har en variabel ingångslängd och en fast utgångslängd, är effektiva i konsumtionen av symboler från källan, kan generera slumpmässiga bitar från allmänna stokastiska processer och närma sig den information teoretiska övre gräns för effektivitet.
I REF behandlades problemet med att extrahera ett förskrivet antal slumpmässiga bitar genom att man läste det minsta möjliga antalet symboler från en källa vars statistiska beteende inte är helt specificerat.
Efficiently Extracting Randomness from Imperfect Stochastic Processes
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}