สิ่งนี้ทำได้ค่อนข้างบ่อยในวงจร พิจารณา TRNG ดิจิตอลทั่วไปทั้งหมดโดยอิงจากออสซิลเลเตอร์แบบวงแหวน:-
ข้างต้นเป็นตัวอย่างที่รุนแรงยิ่งกว่าของคุณ ซึ่งมีการใช้ออสซิลเลเตอร์แบบวงแหวนแต่ละตัวหลายตัว (อาจถึง 32 ตัว) พวกมันเหมือนกันหมด ล้มเหลวในการทดสอบแบบสุ่มอย่างน่าทึ่ง แต่สร้างเอนโทรปีด้วยตัวมันเอง หากต้องใช้ออสซิลเลเตอร์แบบวงแหวน 32 ตัวเพื่อสร้างเอนโทรปี 1 บิต/ขีด คุณสามารถจินตนาการได้ว่าแต่ละตัวจะต้องสร้างค่าน้อยกว่ามาก อคติของพวกเขาจะต้องสูงมากด้วย (ซึ่งเป็นลักษณะของออสซิลเลเตอร์ดังกล่าว) การรวมเข้าด้วยกันจะช่วยเพิ่มอัตราเอนโทรปีได้อย่างมาก และลดอคติเอาต์พุต
อีกตัวอย่างหนึ่งคือรุ่นของ $m \คูณ n$ เมทริกซ์ตัวแยกความสุ่มที่ใช้ใน TRNG จาก ID Quantique เอกสารทางเทคนิคเกี่ยวกับ Randomness Extractor เวอร์ชัน 1.0 กันยายน 2555:-
ตามหลักการแล้ว แหล่งข้อมูลแต่ละรายการที่ใช้ในขั้นตอนที่อธิบายไว้เพื่อสร้างเมทริกซ์ m ควร
หาได้จากแหล่งต่างๆ
สิ่งนี้แสดงให้เห็นถึงแนวคิดโดยสังเขปในทางคณิตศาสตร์ กระบวนทัศน์ที่เหมาะสมคือ Piling Up Lemma (Mitsuru Matsui, วิธีเข้ารหัสลับเชิงเส้นสำหรับ DES Cipher) :-
สำหรับ $n$ ตัวแปรไบนารีสุ่มอิสระ $X_1, X_2, \ldots X_n$,
$$ Pr(X_1 \oplus \ldots \oplus X_n = 0) = \frac{1}{2} + 2^{n-1} \prod_{i=1}^n \epsilon_i $$
จัดเรียงใหม่ดังนั้นถ้า $ \epsilon_{1,2, \ldots, n} $ แสดงถึงอคติของ $ X_1 \oplus \ldots \oplus X_n = 0 $เราได้รับอคติสุดท้ายของ $n$ รวมแหล่งข้อมูลอิสระเป็น:-
$$ \epsilon_{1,2, \ldots, n} = 2^{n-1} \prod_{i=1}^n \epsilon_i $$
กล่าวโดยย่อ เมื่อคุณรวม RNG อิสระมากขึ้นเรื่อย ๆ ความเอนเอียงของเอาต์พุตโดยรวมจะมีแนวโน้มเป็นศูนย์โดยไม่แสดงอาการ เลยสร้างใหม่ดีกว่า