Para los extractores sembrados frente a los PRG de caja negra (como en Nisan-Wigderson), parece que el PRG de caja negra es un objeto más fuerte que el extractor. Si observa el extractor de Trevisan, no solo es un extractor computable de tiempo polinómico sino que tiene una propiedad adicional importante. A saber, el análisis tiene un elemento computacional local y eficiente (es decir, un algoritmo local de decodificación de listas). Esta característica adicional no es tan importante para un extractor (como un objeto combinatorio, incluso si requerimos que el extractor sea computable en tiempo polinómico) pero es crucial para un PRG (para que un distintivo pueda transformarse eficientemente en un algoritmo para calcular el Función dura). De hecho, esto puede formalizarse, y Ta-Shma y Zuckerman ya han formalizado la definición de un "PRG de recuadro negro" en sus "Códigos de extractor" en papel. Muestran que los PRG de caja negra se pueden usar para construir extractores. Por el contrario, creo que uno puede mostrar que cualquier extractor que cumpla con la propiedad anterior corresponde a un PRG de recuadro negro (en el lenguaje del extractor, esto significaría que el código del extractor resultante debe tener un eficiente decodificador de lista de decisión flexible). También puede encontrar el artículo de Vadhan "La teoría unificada de la pseudoaleatoriedad" relevante para esta discusión.
Desde un punto de vista combinatorio, existe una similitud entre los PRG y los extractores. Podemos ver un PRG como un conjunto de puntos en { 0 , 1 } n (los resultados del PRG para todas las semillas posibles) o, de manera equivalente, una coloración del hipercubo n- dimensional en dos colores. Del mismo modo, un extractor con un bit de salida (o cualquier función booleana, para el caso) puede verse como un conjunto de puntos (aquellos para los cuales el extractor evalúa 0 ) o colorear (en general, el número de colores sería de 2 m donde m es la longitud de salida). Ahora, un PRG con conjunto de puntos S engaña a una función con conjunto de puntosS{ 0 , 1 }nortenorte0 02metrometroS iff | S ∩ F | / | S | está cerca de | F | / 2 n . Además, un extractor con conjunto de puntos F extrae de una fuente plana que se distribuye uniformemente en un conjunto de puntos S iff | S ∩ F | / | S | está cerca de 1 / 2 . Esta similitud entre las definiciones permite deducir algunas conclusiones significativas. Por ejemplo, mire un extractor afín sobre { 0 , 1FEl | S∩ FEl | / | SEl |El | FEl | / 2norteFSEl | S∩ FEl | / | SEl |1 / 2 que extrae de min-entropía n - 1 y genera 1 bit. Ahora considere el conjunto S de las cadenas que están asignadas a, digamos, 0 por el extractor y traduzca como arriba a un "PRG" (con longitud de semilla n - 1 ). Ahora, la interpretación de colores anterior muestra que la función resultante es de hecho un PRG para funciones lineales; es decir, obtenemos un generador sesgado por épsilon de un extractor. Esta es una relación significativa, pero probablemente no sea tan útil ya que el PRG resultante estira la semilla solo un bit. Tal vez se pueda deducir un mejor resultado si el extractor genera más bits, pero no lo he verificado cuidadosamente.{ 0 , 1 }norten - 11S0 0n - 1