如何計算更頑固的測試所需的數據集大小？
我正在嘗試使用更頑固的隨機數測試套件。
但是，對於大多數測試，該套件需要大量數據（本文聲稱每次測試都需要 228GB 不倒帶）。我想了解倒帶是如何實現的，以及每次測試需要多少數據。它似乎與tsamples值有關，但我找不到確切的相關性。
例如，如果我使用 生成 400MiB 的數據，則會
dd if=/dev/urandom of=random.dat bs=1M count=400產生以下（裁剪）輸出：$ dieharder -a -g 201 -f random.dat #=============================================================================# # dieharder version 3.31.1 Copyright 2003 Robert G. Brown # #=============================================================================# rng_name | filename |rands/second| file_input_raw| random.dat| 6.38e+07 | #=============================================================================# test_name |ntup| tsamples |psamples| p-value |Assessment #=============================================================================# diehard_birthdays| 0| 100| 100|0.70238534| PASSED # The file file_input_raw was rewound 1 times diehard_operm5| 0| 1000000| 100|0.74169241| PASSED # The file file_input_raw was rewound 2 times diehard_rank_32x32| 0| 40000| 100|0.03164866| PASSED # The file file_input_raw was rewound 2 times diehard_rank_6x8| 0| 100000| 100|0.18168084| PASSED # The file file_input_raw was rewound 3 times diehard_bitstream| 0| 2097152| 100|0.59056568| PASSED # The file file_input_raw was rewound 5 times diehard_opso| 0| 2097152| 100|0.19175240| PASSED # The file file_input_raw was rewound 6 times diehard_oqso| 0| 2097152| 100|0.67542036| PASSED # The file file_input_raw was rewound 7 times diehard_dna| 0| 2097152| 100|0.04906220| PASSED # The file file_input_raw was rewound 7 times diehard_count_1s_str| 0| 256000| 100|0.80349572| PASSED # The file file_input_raw was rewound 8 times diehard_count_1s_byt| 0| 256000| 100|0.43003125| PASSED # The file file_input_raw was rewound 8 times diehard_parking_lot| 0| 12000| 100|0.07270933| PASSED # The file file_input_raw was rewound 8 times diehard_2dsphere| 2| 8000| 100|0.92548415| PASSED我假設頑固分子只是循環遍歷文件，在跳轉到下一個測試時保持其指針位置，這
The file file_input_raw was rewound N times只是指針到達文件末尾的總計數。
我會大膽地說，沒有人確切知道你真正需要多少數據。首頁上沒有指導，聯機幫助頁和杜克的這個執行緒同樣不具體。軼事證據表明，“少數”GB 將返回合理的 PASS/FAIL 答案，但仍會有倒帶。對於 4 GB
/dev/urandom測試：-...snip # The file file_input_raw was rewound 43 times rgb_lagged_sum| 27| 1000000| 100|0.75608263| PASSED # The file file_input_raw was rewound 46 times rgb_lagged_sum| 28| 1000000| 100|0.88574962| PASSED # The file file_input_raw was rewound 49 times rgb_lagged_sum| 29| 1000000| 100|0.69532845| PASSED # The file file_input_raw was rewound 52 times rgb_lagged_sum| 30| 1000000| 100|0.93874399| PASSED # The file file_input_raw was rewound 55 times rgb_lagged_sum| 31| 1000000| 100|0.59282678| PASSED # The file file_input_raw was rewound 58 times rgb_lagged_sum| 32| 1000000| 100|0.88988310| PASSED58次！
在您的情況下（輸入文件），倒帶就是這樣；從頭開始。八回倒是不錯。我看過1849倒帶。老實說，我無法理解其背後的原因，因為它所做的只是重新測試已測試的內容。
這可能是好是壞，如下面的隨機來源所示。如果您測試並倒帶框 A 的內容，您可能會期望通過。相反，如果您測試和倒帶框 B，由於 x 軸上的 3:1 偏差較大，單位和執行測試可能會失敗。重複倒帶顯然無助於 p 值，因此也許我們需要更大的樣本量，例如框 C。
我們可以肯定的是，Dieharder 使用了很多。您的論文和我的研究表明，免費執行的 Dieharder（沒有倒帶）大約需要 225 - 250 GB！請注意 $ 58 \times 4 \text{GB}= 232 \text{GB} $ .
不過還有其他測試。TRNG 科學文獻中更常見的測試是 NIST 的統計測試套件(SP 800-22)。它的樣本要求更容易預測。
現在是一個警告。您必須抵制操縱任何隨機性測試才能獲得通過。調整測試參數或有選擇地選擇單個測試來產生預期結果是危險的，因為無論您如何測試，隨機樣本都是隨機的。從手冊頁： -
…文件太小將“倒帶”並在發生倒帶的地方呈現測試結果。
為了得到一個精確的、有希望確定的答案，我們可以計算每個測試的倒帶次數。我生成了一個 1KiB 文件用作輸入。
經過一些原始碼調查後，頑固分子將輸入文件視為無限期消耗的流，因此每個新測試都會在先前測試停止的相同位置恢復流。有趣的是，頑固分子有一個
-s戰略標誌：如果 strategy 是（預設）0，當隨機數生成器被選中時，頑固分子會在開始時重新播種（或倒帶）一次，然後再也不重新播種。如果 strategy 不為零，則生成器在每次測試開始時重新播種或重繞。如果
$$ … $$使用一個文件，這意味著每個測試都應用於相同的序列（這對於頑固分子的驗證和測試很有用，但不是測試 rngs 的好方法）。
因此執行
dieharder -a -g 201 -s 1 -f kibibyte.dat（完整輸出）會產生以下數據：需要最大數據量的測試是
rgb_lagged_sumntup=32 時需要 13.2 GB。忽略其他實例rgb_lagged_sum，輸入最大的第二個和第三個測試marsaglia_tsang_gcd需要 8GB，然後rgb_bitdist需要 960MB。對此有一個有趣的看法，倒帶不會影響超過 13.2GB 的結果（但一些測試將重用相同的序列）。