Numeros pseudoaleatorios

INDICE

INTRODUCCION…………………………………………………………………… 3

UNIDAD I INTRODUCCION………………………………………………………. 4

1.1 DEFINICION…………………………………………………………………………. 5

1.2 CONCEPTOS……………………………………………………………………….... 6

1.3 DE SIMULACION………………………………………………………………….. 7

1.4 MODELOS……………………………………………………………………………. 9

1.5 METODOLOGÍA………………………………………………………………....... 9

UNIDAD II NUMEROS PSEUDOALEATORIOS………………………………... 10

2.1 GENERACION DE NUMEROS PSEUDOALEATORIOS…………………. 11

2.2 PRUEBAS ESTATICAS DE ALEATORIEDAD…………………………… 12

CONCLUSION……………………………………………………………………… 14

BIBLIOGRAFIA……………………………………………………………………... 15

INTRODUCCION

Actualmente daremos a conocer sobre la simulación y los números pseudoaleatorios, ya que es una poderosa técnica para la resolución de problemas.

Sus orígenes están en la teoría de muestreo estadístico y análisis de sistemas físicos probabilísticos complejos. El aspecto común de ambos es el uso de números y muestras aleatorias para aproximar soluciones.

Un número pseudo-aleatorio es un número generado en un proceso que parece producir números al azar, pero no lo hace realmente. Las secuencias de números pseudo-aleatorios no muestran ningún patrón o regularidad aparente desde un punto de vista estadístico, a pesar de haber sido generadas por un algoritmo completamente determinista, en el que las mismas condiciones iniciales producen siempre el mismo resultado.

Vamos a ver técnicas que utilizan los computadores para imitar, o simular, el comportamiento de sistemas del mundo real. Para estudiar científicamente estos sistemas, a menudo se han de hacer una serie de suposiciones acerca de cómo trabaja éste. Estas suposiciones que usualmente toman la forma de relaciones matemáticas o lógicas, constituyen un modelo que va a ser usado para intentar comprender el comportamiento del sistema correspondiente.

UNIDAD I INTRODUCCION

Con la llegada de las computadoras una de las más importantes herramientas para analizar el diseño y operación de sistemas o procesos complejos es la simulación.

Aunque la construcción de modelos arranca desde el renacimiento, el uso moderno de la palabra simulación data de 1940, cuando los científicos Von Neuman y Ulam que trabajaban en el proyecto Monte Carlos, durante la segunda guerra mundial, resolvieron problemas de reacciones nucleares cuya solución experimental sería muy cara y el análisis matemático demasiado complicado.

Simulación es una técnica numérica para conducir experimentos en una computadora digital. Estos experimentos comprenden ciertos tipos de relaciones matemáticas y lógicas, las cuales son necesarias para describir el comportamiento y la estructura de sistemas complejos del mundo real a través de largos periodos de tiempo.

1.1 DEFINICION

• A través de un estudio de simulación, se puede estudiar el efecto de cambios internos y externos del sistema, al hacer alteraciones en el modelo del sistema y observando los efectos de esas alteraciones en el comportamiento del sistema.

• Una observación detallada del sistema que se está simulando puede conducir a un mejor entendimiento del sistema y por consiguiente a sugerir estrategias que mejoren la operación.

• La simulación de sistemas complejos puede ayudar a entender mejor la operación del sistema, a detectar las variables más importantes que interactúan en el sistema y a entender mejor las interrelaciones entre estas variables.

• La técnica de simulación puede ser utilizada para experimentar con nuevas situaciones, sobre las cuales tiene poca o ninguna información. A través de esta experimentación se puede anticipar mejor a posibles resultados no previstos.

• Cuando nuevos elementos son introducidos en un sistema, la simulación puede ser usada para anticipar cuellos de botella o algún otro problema que puede surgir en el comportamiento del sistema.

Aplicaciones de la Simulación

Las áreas de aplicación de la simulación son muy amplias, numerosas y diversas, basta mencionar sólo algunas de ellas: Análisis del impacto ambiental causado por diversas fuentes Análisis y diseño de sistemas de manufactura. Análisis y diseño de sistemas de comunicaciones. Análisis de grandes equipos de cómputo. Análisis de un departamento dentro de una fábrica. Adiestramiento de operadores. Análisis financiero de sistemas económicos. Evaluación de sistemas tácticos o de defensa militar.

1.2 CONCEPTOS

¿Qué es simulación?

Aunque la mayoría de la gente tiene una ligera idea de lo que es la simulación, existe mucha confusión de términos y conceptos que se aclararán en esta etapa. Por ejemplo, podemos pensar

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