GENERACIÓN DE NÚMEROS ALEATORIOS EN LA SIMULACIÓN DE PROCESOS.

Introduction.

Random number generation. is the generation of a sequence of numbers or symbols that cannot be reasonably predicted better than by a random chance, usually through a hardware randomnumber generator (RNG). Various applications of randomness have led to the development of several different methods for generating random data, of which some have existed since ancient times, among whose ranks are well-known "classic" examples, including the rolling of dice, coin flipping, the shuffling of playing cards, the use of yarrow stalks (for divination) in the I Ching, as well as countless other techniques. Several computational methods for random-number generation exist. Many fall short of the goal of true randomness, although they may meet, with varying success, some of the statistical tests for randomness intended to measure how unpredictable their results are (that is, to what degree their patterns are discernible). However, carefully designed cryptographically secure computationally based methods of generating random numbers also exist, such as those based on the Yarrow algorithm, the Fortuna (PRNG), and others.

ACTIVIDAD A DESARROLLAR

Consulte la literatura recomendada e investigue otras referencias adicionales para responder a las siguientes preguntas. Desarrolle un informe escrito respondiendo a los siguientes puntos:

1. ¿Por qué es importante la generación de números aleatorios en la simulación de procesos?

Es importante la generación de los numero aleatorios, ya que es una base esencial para la simulación de procesos, prácticamente toda la aleatoriedad que se encuentra involucrada en ese modelo que se adquiere a partir que realizar una generación de los números aleatorios el cual va produciendo una sucesión de los valores que son realizados por una serie de secuencia de variables aleatorias que son independientes (𝑖.𝑖.𝑑.) 𝑈(0,1).

2. ¿Cuáles son las propiedades que deben tener los números aleatorios?

Las propiedades que deben tener los números aleatorios serían las siguientes:

 Tienen que tener una rapidez a la hora de obtener estos números.

 La serie que se generara tienen que ser producibles.

 En este caso no debe haber una corrección serial.

 También deben tener una igualdad en la probabilidad de salir elegidos.

 En el ciclo de los números que son generados no se deben repetir frecuentemente.

 Los valores que se arrojaran deben ser independiente uno de los otros.

 Los números que se vallan a generar tienen que estar uniformemente distribuidos.

3. ¿Cómo funcionan los siguientes generadores de números aleatorios?  Método de cuadrados medios

Este método de cuadrados medio comienza realizando una toma de números al azar, 𝑥0 en 2𝑛 cifras que al ser elevado al cuadrado resulta un numero de hasta 4𝑛 cifras. Sea 𝑥1 el número resultante de seleccionar las 2𝑛 cifras centrales de 𝑥0 2; el primer n´umero aleatorio 𝑢1 se obtiene poniendo un punto decimal delante las 2𝑛 cifras de x1. A continuación 𝑥2 y 𝑢2 se generan a partir de 𝑥1 del mismo modo. Así

sucesivamente.

 tiene una fuerte tendencia a degenerar a cero rápidamente (probar por ejemplo con 𝑥0 = 1009 )  los números generados pueden repetirse cíclicamente después de una secuencia corta.

Un ejemplo para este método seria el siguiente:

 Métodos congruenciales lineales

Según xxxxxx dice que Los principales generadores de números pseudo-aleatorios utilizados hoy en día son los llamados generadores congruenciales lineales, introducidos por Lehmer en 1951. Un método congruencial comienza

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