Want to create interactive content? It’s easy in Genially!

Get started free

Infografía Métodos y Técnicas para generar números Aleatorios

Adolfo Angel Gutierrez Lopez

Created on November 17, 2024

Start designing with a free template

Discover more than 1500 professional designs like these:

Practical Infographic

Akihabara Connectors Infographic Mobile

Akihabara Connectors Infographic

Akihabara Infographic

Journey Map

Interactive photo

Women’S Day: Virginia Woolf

Explore all templates

Transcript

CONCLUSION
VALIDACION DE LA ALEATORIEDAD
LIMITACIONES Y DESAFIOS
IMPORTANCIA EN SIMULACION
APLICACIONES PRACTICAS
METODOS DE GENERACION
DIFERENCIAS
INTRODUCCION

Infografía Métodos y Técnicas para generar números Aleatorios

LIMITACIONES Y DESAFIOS

  • Aleatoriedad limitada:
Los números pseudoaleatorios son finitos y repetibles.
  • Seguridad en criptografía:
La predictibilidad de algunos generadores puede comprometer claves.
  • Costo:
Los generadores físicos de números aleatorios suelen ser más costosos y lentos.

A. Fuentes de números aleatorios: Ruido ambiental: Ejemplo, ruido eléctrico en circuitos.Desintegración radiactiva: Mide eventos impredecibles en átomos inestables.B. Algoritmos para números pseudoaleatorios:

  • CONGRUENCIA LINEAL:
Formula: donde a, c y m son constantesVentaja: Rápido y simple.Desventaja: Periodo limitado.
  • MERSENNE TWISTER:
Genera secuencias de alta calidad con largos periodos, ideal para simulaciones.
  • GENERADORES DE HARDWARE:
Incorporados en procesadores modernos para generar números seguros.

METODOS DE GENERACION

APLICACIONES PRATICAS

1. SIMULACION COMPUTACIONAL:

  • Modelos climáticos.
  • Estudios de comportamiento humano.
2. CRIPTOGRAFIA:
  • Creación de claves seguras.
  • Cifrado de datos.
3. VIDEOJUEGOS:
  • Generación de mundos virtuales aleatorios.
  • Eventos impredecibles en juegos.
4. ESTADISTICA Y PROBABILIDAD:
  • Pruebas de hipótesis.
  • Generación de muestras aleatorias.

INTRODUCCION

Los números aleatorios y pseudoaleatorios son fundamentales en diversas áreas como simulación, criptografía y estadística. Sin embargo, no son lo mismo:

  • Números Aleatorios: Generados de manera impredecible, basados en fenómenos naturales como el lanzamiento de un dado o el ruido ambiental.
  • Números Pseudoaleatorios: Producidos mediante algoritmos matemáticos que imitan el azar, pero en realidad son deterministas si se conoce el estado inicial o "semilla".
Ejemplo: Aleatorio real: Un dado lanzado muchas veces. Pseudoaleatorio: Generado con el algoritmo rand() en programación.

CONCLUSION

Los números aleatorios y pseudoaleatorios son herramientas indispensables en la tecnología moderna. Su correcta implementación permite avances en simulación, análisis de datos y seguridad informática. Aunque los algoritmos han mejorado significativamente, el desarrollo de nuevas tecnologías, como la computación cuántica, promete llevar la generación de números aleatorios a un nuevo nivel.

IMPORTANCIA EN SIMULACION

Los números aleatorios son clave para modelar eventos impredecibles en simulaciones, representando fenómenos como el azar o la incertidumbre. Un ejemplo destacado es el método de Monte Carlo, que utiliza grandes cantidades de números aleatorios para resolver problemas complejos, como:

  • Estimación de probabilidades: Calcular riesgos o eventos raros.
  • Optimización: Mejorar procesos como rutas de transporte o distribución de recursos.
  • Simulación científica: Modelar interacciones moleculares o fenómenos físicos.
Estos números permiten analizar sistemas reales bajo incertidumbre, facilitando soluciones eficientes y decisiones fundamentadas.

DIFERENCIAS CLAVE

VALIDACION DE LA ALEATORIEDAD

Es esencial verificar la calidad de los números generados para evitar patrones no deseados. Algunos métodos incluyen:

  • Pruebas Estadísticas: Analizan la uniformidad e independencia de los números.
  • Herramientas como Diehard y TestU01: Evalúan generadores con pruebas específicas.
Importancia: Garantiza resultados confiables en simulación y seguridad en criptografía.