(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
離散的配列データから擬似乱数を生成する擬似乱数生成装置であって、
複数要素の離散的配列データのうちの一部をライブラリ用配列データとし、前記離散的配列データのうちの前記ライブラリ用配列データとは異なる他の部分を乱数判定用データとして、前記ライブラリ用配列データ及び前記乱数判定用データにおけるそれぞれの要素に対して、所定ビットの数列を割り当てることにより数値列に変換し、ライブラリ用配列データ数列及び乱数判定用データ数列を生成するデータ数列変換部と、
前記ライブラリ用配列データ数列を用いて、決定論的非線形予測に基づいて予測した予測データを生成する非線形時系列解析部と、
前記予測データと順次取り出した前記乱数判定用データ数列の比較を行い、非ランダムな状態が任意に設定した回数連続したとき、前記離散的配列データ全体に対してランダム性が失われたとして評価し、それ以外は、当該乱数判定用データ数列を擬似乱数列の候補として設定する乱数予測可能性判定部と、
前記擬似乱数列の候補を擬似乱数として順次外部に送出する乱数生成部と、
を備え、前記離散的配列データは、塩基配列データからなることを特徴とする、擬似乱数生成装置。
【請求項２】
ネットワークを通じてインターネット上に配備されるゲノム・データベースから、前記離散的配列データである塩基配列データをダウンロードする塩基配列データダウンロード要求部を更に備えることを特徴とする、請求項１に記載の擬似乱数生成装置。
【請求項３】
前記乱数予測可能性判定部は、前記予測データと前記乱数判定用データ数列の比較から、前記離散的配列データ全体に対してランダム性が失われたとして評価した場合、前記ゲノム・データベースから別の塩基配列データをダウンロードするよう前記塩基配列データダウンロード要求部に指示を与える手段を有し、
前記塩基配列データダウンロード要求部は、前記乱数予測可能性判定部からの指示に応じて、前記ゲノム・データベースから別の塩基配列データをダウンロードする手段を有することを特徴とする、請求項２に記載の擬似乱数生成装置。
【請求項４】
離散的配列データから擬似乱数を生成する擬似乱数生成方法であって、
複数要素の離散的配列データのうちの一部をライブラリ用配列データとし、前記離散的配列データのうちの前記ライブラリ用配列データとは異なる他の部分を乱数判定用データとして、前記ライブラリ用配列データ及び前記乱数判定用データにおけるそれぞれの要素に対して、所定ビットの数列を割り当てることにより数値列に変換し、ライブラリ用配列データ数列及び乱数判定用データ数列を生成するステップと、
前記ライブラリ用配列データ数列を用いて、決定論的非線形予測に基づいて予測した予測データを生成するステップと、
前記予測データと前記乱数判定用データ数列の比較を行い、非ランダムな状態が任意に設定した回数連続したとき、前記離散的配列データ全体に対してランダム性が失われたとして評価し、それ以外は、当該乱数判定用データ数列を擬似乱数列の候補として設定するステップと、
前記擬似乱数列の候補を擬似乱数として順次外部に送出するステップと、
を含み、前記離散的配列データは、塩基配列データからなることを特徴とする、擬似乱数生成方法。
【請求項５】
離散的配列データから擬似乱数を生成する擬似乱数生成装置として構成するコンピュータに、
複数要素の離散的配列データのうちの一部をライブラリ用配列データとし、前記離散的配列データのうちの前記ライブラリ用配列データとは異なる他の部分を乱数判定用データとして、前記ライブラリ用配列データ及び前記乱数判定用データにおけるそれぞれの要素に対して、所定ビットの数列を割り当てることにより数値列に変換し、ライブラリ用配列データ数列及び乱数判定用データ数列を生成するステップと、
前記ライブラリ用配列データ数列を用いて、決定論的非線形予測に基づいて予測した予測データを生成するステップと、
前記予測データと前記乱数判定用データ数列の比較を行い、非ランダムな状態が任意に設定した回数連続したとき、前記離散的配列データ全体に対してランダム性が失われたとして評価し、それ以外は、当該乱数判定用データ数列を擬似乱数列の候補として設定するステップと、
前記擬似乱数列の候補を擬似乱数として順次外部に送出するステップと、
を実行させ、前記離散的配列データは、塩基配列データからなることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、離散的配列データから強度設定可能な擬似乱数を生成する擬似乱数生成装置、擬似乱数生成方法及びそのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、擬似乱数は様々な用途に用いられ、代表的には、暗号や認証などの利用が知られている。従来の擬似乱数生成技術は、例えば線形フィードバック則や、非線形フィードバック則を用いた決定論的予測方式とするものが多い。
【０００３】
通常、必要とされる擬似乱数列のビット数が増加するにつれて、擬似乱数生成の構成要素の必要数も増大するという問題があり、結果として、生成される擬似乱数列が制限され、乱数性能（乱数強度）も制限されてしまうことが知られている。この問題を解決する技法として、Ｓ段からなる複数の擬似乱数生成回路が、それぞれＮビット（Ｎは２以上の整数）の擬似乱数データを生成し、このＳ段の擬似乱数生成回路のそれぞれから擬似乱数データ（Ｘ１〜Ｘ４）を受け取り、受け取ったＳ個の擬似乱数データのうち任意の擬似乱数データの組み合わせを擬似乱数列として出力する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
また、生成された擬似乱数列について、決定論的非線形予測に基づいて予測データを生成し、当該擬似乱数系列のランダム性を評価する技法が知られている（例えば、特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１０−２９５９号公報
【特許文献２】特許第３６５８６２３号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
現在、コンピュータ・プログラム等で用いられている乱数は疑似乱数と呼ばれるもので、ある程度の周期や分布の偏りを持つことが知られている。また、前述したように、擬似乱数の生成にあたって、必要とされる擬似乱数列のビット数が増加するにつれて、擬似乱数生成の構成要素の必要数も増大するという問題があり、結果として、生成される擬似乱数列が制限され、乱数性能（乱数強度）も制限されてしまう問題がある。さらに、擬似乱数の乱数列の評価方法は多く存在しており、いずれが最も優れているかを決定するのは困難であり、どの方法にも一長一短がある状況ではあるが、生成される擬似乱数列が制限されることなく、乱数性能（乱数強度）も制限されることなく、乱数系列を評価しながら擬似乱数を生成する技法が望まれている。
【０００７】
そこで、本発明は、上述の問題を鑑みて為されたものであり、離散的配列データから強度設定可能な擬似乱数を生成する擬似乱数生成装置、擬似乱数生成方法及びそのプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明では、予め用意された離散的配列データを用いて、生成される擬似乱数列が制限されることなく、乱数性能（乱数強度）も制限されることなく、乱数系列を評価しながら擬似乱数を生成する。特に、この離散的配列データとして、核酸塩基であるＤＮＡ（cDNA、 cpDNA、gDNA、msDNA、mtDNAを含み、以下ＤＮＡという。）又はＲＮＡ（mRNA (pre-mRNA/hnRNA)、 tRNA、rRNA、aRNA、gRNA、miRNA、ncRNA、piRNA、shRNA、siRNA、stRNA、snRNA、snoRNA、 stRNA、ta-siRNA、tmRNAを含み、以下ＲＮＡという。）の塩基配列データ（以下、「塩基配列データ」という。）が優れた擬似乱数列を生成することができる。例えば、インターネット上の塩基配列データバンク（例：DDBJ: DNA Data Bank of Japan）のデータベースに蓄積されている塩基配列のような自然に存在する配列を利用することで、周期性や分布の偏りといった問題を解決しつつ、これら塩基配列から任意の強さの数値配列を抽出することにより、擬似乱数列を生成する。
【０００９】
即ち、本発明の擬似乱数生成装置は、離散的配列データから擬似乱数を生成する擬似乱数生成装置であって、複数要素の離散的配列データのうちの一部をライブラリ用配列データとし、前記離散的配列データのうちの前記ライブラリ用配列データとは異なる他の部分を乱数判定用データとして、前記ライブラリ用配列データ及び前記乱数判定用データにおけるそれぞれの要素に対して、所定ビットの数列を割り当てることにより数値列に変換し、ライブラリ用配列データ数列及び乱数判定用データ数列を生成するデータ数列変換部と、前記ライブラリ用配列データ数列を用いて、決定論的非線形予測に基づいて予測した予測データを生成する非線形時系列解析部と、前記予測データと順次取り出した前記乱数判定用データ数列の比較を行い、非ランダムな状態が任意に設定した回数連続したとき、前記離散的配列データ全体に対してランダム性が失われたとして評価し、それ以外は、当該乱数判定用データ数列を擬似乱数列の候補として設定する乱数予測可能性判定部と、前記擬似乱数列の候補を擬似乱数として順次外部に送出する乱数生成部と、を備え、前記離散的配列データは、塩基配列データからなることを特徴とする。
【００１１】
また、本発明の擬似乱数生成装置において、ネットワークを通じてインターネット上に配備されるゲノム・データベースから、前記離散的配列データである塩基配列データをダウンロードする塩基配列データダウンロード要求部を更に備えることを特徴とする。
【００１２】
また、本発明の擬似乱数生成装置において、前記乱数予測可能性判定部は、前記予測データと前記乱数判定用データ数列の比較から、前記離散的配列データ全体に対してランダム性が失われたとして評価した場合、前記ゲノム・データベースから別の塩基配列データをダウンロードするよう前記塩基配列データダウンロード要求部に指示を与える手段を有し、前記塩基配列データダウンロード要求部は、前記乱数予測可能性判定部からの指示に応じて、前記ゲノム・データベースから別の塩基配列データをダウンロードする手段を有することを特徴とする。
【００１３】
さらに、本発明の擬似乱数生成方法は、離散的配列データから擬似乱数を生成する擬似乱数生成方法であって、複数要素の離散的配列データのうちの一部をライブラリ用配列データとし、前記離散的配列データのうちの前記ライブラリ用配列データとは異なる他の部分を乱数判定用データとして、前記ライブラリ用配列データ及び前記乱数判定用データにおけるそれぞれの要素に対して、所定ビットの数列を割り当てることにより数値列に変換し、ライブラリ用配列データ数列及び乱数判定用データ数列を生成するステップと、前記ライブラリ用配列データ数列を用いて、決定論的非線形予測に基づいて予測した予測データを生成するステップと、前記予測データと前記乱数判定用データ数列の比較を行い、非ランダムな状態が任意に設定した回数連続したとき、前記離散的配列データ全体に対してランダム性が失われたとして評価し、それ以外は、当該乱数判定用データ数列を擬似乱数列の候補として設定するステップと、前記擬似乱数列の候補を擬似乱数として順次外部に送出するステップと、を含み、前記離散的配列データは、塩基配列データからなることを特徴とする。
【００１４】
また、本発明のプログラムは、離散的配列データから擬似乱数を生成する擬似乱数生成装置として構成するコンピュータに、複数要素の離散的配列データのうちの一部をライブラリ用配列データとし、前記離散的配列データのうちの前記ライブラリ用配列データとは異なる他の部分を乱数判定用データとして、前記ライブラリ用配列データ及び前記乱数判定用データにおけるそれぞれの要素に対して、所定ビットの数列を割り当てることにより数値列に変換し、ライブラリ用配列データ数列及び乱数判定用データ数列を生成するステップと、前記ライブラリ用配列データ数列を用いて、決定論的非線形予測に基づいて予測した予測データを生成するステップと、前記予測データと前記乱数判定用データ数列の比較を行い、非ランダムな状態が任意に設定した回数連続したとき、前記離散的配列データ全体に対してランダム性が失われたとして評価し、それ以外は、当該乱数判定用データ数列を擬似乱数列の候補として設定するステップと、前記擬似乱数列の候補を擬似乱数として順次外部に送出するステップと、を実行させ、前記離散的配列データは、塩基配列データからなることを特徴とするプログラムである。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、これら塩基配列から任意の強さの数値配列を抽出することにより、擬似乱数列を生成するため、生成される擬似乱数列が制限されることなく、乱数性能（乱数強度）も制限されることなく、周期性や分布の偏りといった問題を解決しつつ、擬似乱数列を生成することができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明による一実施例の擬似乱数生成装置を用いて擬似乱数を生成するシステム例を示す図である。
【図２】本発明による一実施例の擬似乱数生成装置のブロック図である。
【図３】本発明による一実施例の擬似乱数生成装置の動作フロー図である。
【図４】本発明による一実施例の擬似乱数生成装置で用いる塩基配列データの一例を示す図である。
【図５】本発明による一実施例の擬似乱数生成装置で生成した擬似乱数列の一例を示す図である。
【図６】本発明による一実施例の擬似乱数生成装置で生成した擬似乱数列の自己相関関数を示す図である。
【図７】本発明による一実施例の擬似乱数生成装置で生成した擬似乱数列のヒストグラムを示す図である。
【図８】本発明による一実施例の擬似乱数生成装置で生成した擬似乱数列のヒストグラムの分析例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明による一実施例の擬似乱数生成装置及びその方法を説明する。
【００１８】
〔システム構成〕
図１は、本発明による一実施例の擬似乱数生成装置を用いて擬似乱数を生成するシステム例を示す図である。本実施例の擬似乱数生成装置１０は、パーソナルコンピュータを用いて実現することができる（詳細は後述する）。擬似乱数生成装置１０は、インターネット上に配備されるゲノム・データベース２０から、既に蓄積されている塩基配列データのような自然に存在する離散的な配列データＤをダウンロードしておき、この配列データＤを数列に変換して、例えば特許文献２に開示されるような、非線形時系列解析プログラム（決定論的非線形予測手法）を用いて常時又は定期的にランダム性の検定を行うことによって、ランダム性を有する部分を判定又は抽出する。このランダム性の判定に関して、ダウンロードして得られた実際の配列データＤのうちの一部の配列データをライブラリデータ（以下、「ライブラリ用配列データ」と称する）とし、このライブラリ用配列データの数列を用いて決定論的非線形予測手法により予測データを生成し、実際の配列データＤのうちの他の部分で乱数判定用に順次取り出した配列データ（以下、「乱数判定用データ」と称する）の数列を比較する。
【００１９】
また、擬似乱数生成装置１０は、決定論的非線形予測手法により予測した予測データと、実際の配列データから順次取り出した乱数判定用データ数列の比較結果から、非ランダムな状態がＭ回連続したとき、ダウンロードした配列データＤ全体に対してランダム性が失われたとして評価し、それ以外は、当該乱数判定用データ数列を擬似乱数列の候補とする。
【００２０】
擬似乱数生成装置１０は、予測データと乱数判定用データ数列の比較から、ダウンロードした配列データＤ全体に対してランダム性が失われたとして評価した場合、新たにインターネット上のゲノム・データベース２０から別の塩基配列データ（配列データＤ）をダウンロードし、再びランダム性の評価及び乱数判定用データの抽出を行う。これにより、例えば常時、擬似乱数列を送出することが要求される用途においても、擬似乱数列を維持し続けることができる。尚、擬似乱数生成装置１０は、１つ以上ダウンロードした配列データＤについて、既に評価を行なったか否かを管理しており、一旦、ランダム性が失われたとして評価した配列データＤについて、基本的には擬似乱数の生成には使用しない（ただし、例えば数１０年以上など、予め期間を定めることもできる）。
【００２１】
以下、より具体的に、本発明による一実施例の擬似乱数生成装置の構成と、その動作について説明する。
【００２２】
〔装置構成〕
図２は、本発明による一実施例の擬似乱数生成装置のブロック図である。擬似乱数生成装置１０は、制御部１００と、記憶部２００とを備える。制御部１００は、塩基配列データダウンロード要求部１０１と、塩基配列データ数列変換部１０２と、非線形時系列解析部１０３と、乱数予測可能性判定部１０４と、乱数生成部１０５とを備える。尚、本発明に係る制御部１００の各機能を説明するが、擬似乱数生成装置１０が備える他の機能を排除することを意図したものではないことに留意する。擬似乱数生成装置１０は、コンピュータとして構成することができ、制御部１００の各機能を実現する処理内容を記述したプログラム及びこれらのデータ（塩基配列データ等）を、当該コンピュータの記憶部２００における所定の領域に格納しておき、当該コンピュータの中央演算処理装置（ＣＰＵ）によってこのプログラムを読み出して実行させることで、擬似乱数生成装置１０の各機能を実現することができる。
【００２３】
塩基配列データダウンロード要求部１０１は、乱数生成の開始として、ネットワークを通じてインターネット上に配備されるゲノム・データベース２０から、既に蓄積されている塩基配列データのような自然に存在する離散的な配列データＤをダウンロードする機能を有する。また、塩基配列データダウンロード要求部１０１は、乱数予測可能性判定部１０４による予測データと乱数判定用データの比較から、ダウンロードした配列データＤ全体に対してランダム性が失われたとして評価された場合、新たにインターネット上のゲノム・データベース２０から別の塩基配列データをダウンロードする機能を有する。
【００２４】
塩基配列データ数列変換部１０２は、ダウンロードして得られた実際の配列データＤのうちの一部の配列データ（例えば、先頭の配列）をライブラリ用配列データとして設定し、このライブラリ用配列データと、実際の配列データＤのうちの他の部分（例えば、先頭以外の配列）で乱数判定用に順次取り出す配列データを乱数判定用データとして設定し、ライブラリ用配列データ及び乱数判定用データにおけるそれぞれの塩基に対して、所定ビットの数列を割り当てることにより数値列に変換し、ライブラリ用配列データ数列及び乱数判定用データ数列を生成する機能を有する。
【００２５】
非線形時系列解析部１０３は、数値列に変換されたライブラリ用配列データ数列を用いて、例えば特許文献２に開示されるような、非線形時系列解析プログラム（決定論的非線形予測手法）を用いて予測した予測データを生成する機能を有する。
【００２６】
乱数予測可能性判定部１０４は、非線形時系列解析部１０３によって生成された予測データと順次取り出した乱数判定用データ数列の比較を行い、非ランダムな状態がＭ回連続したとき、ダウンロードした配列データＤ全体に対してランダム性が失われたとして評価し、それ以外は、当該乱数判定用データ数列を擬似乱数列の候補として設定する機能を有する。また、乱数予測可能性判定部１０４は、予測データと乱数判定用データの比較から、ダウンロードした配列データＤ全体に対してランダム性が失われたとして評価した場合、新たにインターネット上のゲノム・データベース２０から別の塩基配列データをダウンロードするよう塩基配列データダウンロード要求部１０１に指示を与える機能を有する。
【００２７】
乱数生成部１０５は、乱数予測可能性判定部１０４によって設定される擬似乱数列の候補を擬似乱数として順次外部に送出する機能を有する。
【００２８】
〔装置動作〕
図３は、本発明による一実施例の擬似乱数生成装置の動作フロー図である。先ず、塩基配列データダウンロード要求部１０１は、ネットワークを通じてインターネット上に配備されるゲノム・データベース２０から、既に蓄積されている塩基配列データの離散的な配列データＤをダウンロードする（ステップＳ１）。ダウンロードされる塩基配列データの離散的な配列データＤの例は、図４に示される。
【００２９】
次に、塩基配列データ数列変換部１０２は、ダウンロードして得られた実際の配列データＤのうちの一部の配列データ（例えば、先頭の配列）をライブラリ用配列データとして設定し、このライブラリ用配列データと、実際の配列データＤのうちの他の部分（例えば、先頭以外の配列）の配列データを乱数判定用データとして設定し、ライブラリ用配列データ及び乱数判定用データにおけるそれぞれの塩基に対して、所定ビットの数列を割り当てることにより数値列に変換し、ライブラリ用配列データ数列及び乱数判定用データ数列を生成する（ステップＳ２，Ｓ３）。尚、ダウンロードして得られた実際の配列データＤの全部を所定ビットの数列を割り当てることにより数値列に変換した後、ライブラリ用配列データと乱数判定用データを決定して設定するように構成してもよいことは勿論である。
【００３０】
例えば、配列データＤの最初の１０００点を、予測データを実行するためのライブラリデータとして設定することができる。また、例えば、Ａ＝０ｂ００、Ｇ＝０ｂ０１、Ｔ＝０ｂ１０，Ｃ＝０ｂ１１として設定し、配列データＤから５つの要素を取り出し、１０ビット整数値を作ることができる。抽出するアルゴリズムをユーザが別途指定することで、同一の塩基配列データでもユーザ固有の乱数を作成することができる。
【００３１】
次に、非線形時系列解析部１０３は、数値列に変換されたライブラリ用配列データを用いて、決定論的非線形予測手法により予測した予測データを生成する（ステップＳ４）。
【００３２】
次に、乱数予測可能性判定部１０４は、非線形時系列解析部１０３によって生成された予測データと順次取り出した乱数判定用データ数列の比較を行い、非ランダムな状態がＭ回連続したとき、ダウンロードした配列データＤ全体に対してランダム性が失われたとして評価し、それ以外は、当該乱数判定用データを擬似乱数列の候補として設定する（ステップＳ５）。尚、乱数予測可能性判定部１０４は、予測データと乱数判定用データ数列の比較から、ダウンロードした配列データＤ全体に対してランダム性が失われたとして評価した場合、新たにインターネット上のゲノム・データベース２０から別の塩基配列データをダウンロードするよう塩基配列データダウンロード要求部１０１に指示を与え、この指示に応じて、塩基配列データダウンロード要求部１０１は、新たにインターネット上のゲノム・データベース２０から別の塩基配列データをダウンロードし、上記ステップＳ１からの処理を繰り返すことができる（ステップＳ６）。
【００３３】
乱数生成部１０５は、乱数予測可能性判定部１０４によって設定される擬似乱数列の候補を擬似乱数として順次外部に送出する（ステップＳ７）。
【００３４】
非ランダムな状態がＭ回連続したか否かに用いるパラメータＭ（≧１）は、擬似乱数生成装置１０を利用するユーザが任意に決定することのできるパラメータである。このＭの値によって、得られるランダム配列の強さを決定することができる。つまり、Ｍの値が小さいほど強いランダム性を有し、Ｍの値が大きくなるにつれて得られるデータのランダム性は弱くなることから、本願明細書中、このパラメータＭを「乱数の強度」と呼ぶことにする。このように、擬似乱数生成装置１０は、インターネット上のゲノム・データベース２０を利用し、周期性や分布の偏りなどのランダム性の強さをパラメータＭで任意に設定できる擬似乱数列を提供することができる。
【００３５】
以上のように、擬似乱数生成装置１０は、自然にある配列を利用し非線形時系列解析プログラム（決定論的非線形予測手法）を用いて常時又は定期的にランダム性を評価しつつ乱数列を生成することができるため、ランダム性に対する信頼性が高い擬似乱数列を生成することができる。また、Ｍという１つのパラメータで、乱数の強度を変えて、ユーザの望む乱数列を得ることができる。
【００３６】
尚、塩基配列のような自然に存在する離散的な配列のランダム性を利用することで乱数列を得る点に関して、そのような配列の収集・ダウンロードの代わりに、予め記憶部２００に多数の配列データを格納しておき、この記憶部２００から順に取り出すようにすることもできる。また、塩基配列データから乱数を作り出すアルゴリズムに関して、汎用性のためユーザの独自の方法をインプリメントすることができるだけでなく、一意的に決定しておくこともできることは勿論である。さらに、塩基配列以外のデータに関しても適用範囲を拡げられる可能性もある。
【００３７】
尚、擬似乱数生成装置１０によって生成される擬似乱数列がランダム性を有しているか否かについて、別の検証方法で検証したので説明する。図５は、本発明による一実施例の擬似乱数生成装置で生成した擬似乱数列の一例を示す図であり、配列データＤ（８０万点以上の塩基を持つ）の最初の１０００点を、予測データを実行するためのライブラリデータとして設定することができる。また、例えば、アデニン：Ａ＝０ｂ００、グアニン：Ｇ＝０ｂ０１、チミン：Ｔ（又はウラシル：Ｕ）＝０ｂ１０，シトシン：Ｃ＝０ｂ１１として設定し、配列データＤから５つの要素を取り出し、１０ビット整数値を乱数として作成した例である（尚、横軸はデータ点数１５３点を、縦軸は、１０ビット整数値の最大値が１．０となるように正規化して表している）。
【００３８】
この図５に示す擬似乱数列の自己相関関数を算出した結果を図６に示す。図６の結果から、相関係数Ｒ2値＝０．０１２１が得られ、相関がほとんどないことが分かる。また、図７には、この図５に示す擬似乱数列のヒストグラムを示し、図８には、そのヒストグラムの分析結果を示している。カイ２乗検定を行なった結果、有位水準９５％の棄却域［１６．９１８９８，∞］に入らないので（つまり、１２．４２４８４＜１６．９１８９８であるので）、有意な差があるといえずランダム性があるといえる。
【００３９】
このように、擬似乱数生成装置１０によって生成される擬似乱数列が極めて高いランダム性を有する擬似乱数であることが客観的にも検証することができた。
【００４０】
上述の実施例では、１つの配列データＤから１つの擬似乱数列を得る例を説明したが、複数の乱数列が必要な場合は、上記非線形時系列解析を再び行うことで得ることができる。
【産業上の利用可能性】
【００４１】
本発明によれば、これら塩基配列データから任意の強さの数値配列を抽出することにより、擬似乱数列を生成するため、生成される擬似乱数列が制限されることなく、乱数性能（乱数強度）も制限されることなく、周期性や分布の偏りといった問題を解決しつつ、擬似乱数列を生成することができるようになるから、任意長の乱数列を逐次要求する用途に有用である。
【符号の説明】
【００４２】
１０  擬似乱数生成装置
２０  ゲノム・データベース
１００  制御部
１０１  塩基配列データダウンロード要求部
１０２  塩基配列データ数列変換部
１０３  非線形時系列解析部
１０４  乱数予測可能性判定部
１０５  乱数生成部
２００  記憶部
【図１】
0005700369.tif 000002
【図２】
0005700369.tif 000003
【図３】
0005700369.tif 000004
【図４】
0005700369.tif 000005
【図５】
0005700369.tif 000006
【図６】
0005700369.tif 000007
【図７】
0005700369.tif 000008
【図８】
0005700369.tif 000009