The abstraction of pseudo-random sequences, first represented as time series and then modeled as complex networks, opens up the possibility of using pattern recognition methods in networks to be able to study PRNGs in order to "measure pseudo-randomness" in such systems.
A abstração de sequências pseudo-aleatórias, primeiro representadas como séries temporais e depois modeladas como redes complexas, abre a possibilidade de usar métodos de reconhecimento de padrões em redes para poder estudar PRNGs para "medir pseudo-aleatoriedade" em tais sistemas.