SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 16
Para generar una simulación se requiere
numeros aleatorios en el intervalo de [0,1]
Generación de números pseudo
aleatorios
Generación de numeros pseudo
aleatorios
ci
ni
si
si
ei
ei
ei
Ci = variables exogenas
• Algunas de las variables de entrada son de tipo aleatorio por lo que se
tendrán que generar valores que simulen dichas entradas.
• Para generar variables aleatorias que sigan determinadas funciones de
probabilidad necesitamos partir de series de números que cumplan la
aleatoriedad.
Propiedades deseadas de buenos
generadores
 El método más común es generar el siguiente
número a partir de los últimos números generados
 Una de estas funciones es:
 Si comenzamos con xo = 5, los primeros 32 números
generados son: 10, 3, 0, 1, 6, 15, 12, 13, 2, 11, 8, 9,
14, 7, 4, 5, 10, 3, 0, 1, 6, 15, 12, 13, 2, 11, 8, 9, 14, 7,
4, 5
Propiedades deseadas de buenos
generadores
 Los números generados: 10, 3, 0, 1, 6, 15, 12,
13, 2, 11, 8, 9, 14, 7, 4, 5, 10, 3, 0, 1, 6, 15,
12, 13, 2, 11, 8, 9, 14, 7, 4, 5
Algoritmos de cuadrados medios
Algoritmo no congruencial, propuesto por Von Neumann y
Metropolis.
1. Seleccionar una semilla (Xo) con D dígitos (D>3)
2. Sea Yo= resultado de elevar Xo al cuadrado, sea X1= los D
dígitos del centro, y sea ri=0.D dígitos del centro.
3. Sea Yi=resultado de elevar Xi al cuadrado; sea Xi+1=los D
dígitos del centro, y sea ri=0.D dígitos del centro para toda
i=1,2,3,…n.
4. Repetir el paso 3 hasta obtener los n números ri, deseados.
Ejemplo: Generar los primeros 5 números ri, a partir de una semilla
Xo=5735, de donde se puede observar que D=4 dígitos
Algoritmos de productos medios
1. Seleccionar una semilla (Xo) con D dígitos (D>3)
2. Seleccionar una semilla (X1) con D dígitos (D>3)
3. Sea Yo= Xo * X1,sea X2= los D dígitos del centro, y sea ri=0.D
dígitos del centro.
4. Sea Yi= Xi * Xi+1; sea Xi+2=los D dígitos del centro, y sea ri+1 =
0.D dígitos del centro para toda i=1,2,3,…n.
5. Repetir el paso 4 hasta obtener los n números ri, deseados.
Ejemplo: Generar los primeros 5 números ri, a partir de una semilla
Xo=5015 y X1=5734; observe que ambas semillas tienen D=4
dígitos.
Algoritmo de multiplicador constante
1. Seleccionar una semilla (Xo) con D dígitos (D>3)
2. Seleccionar una constante (a) con D dígitos (D>3)
3. Sea Yo= a * X0, sea X1= los D dígitos del centro, y
sea ri=0.D dígitos del centro.
4. Sea Yi= a *Xi; sea Xi+1 = los D dígitos del centro, y
sea ri+1 = 0.D dígitos del centro para toda i=1,2,3,…n.
5. Repetir el paso 4 hasta obtener los n números ri,
deseados.
Ejemplo: Generar los primeros 5 números ri, a partir de
una semilla Xo = 9803 y con la constante a = 6915.
Algoritmo lineal
Algoritmo congruencial propuesto por D.H. Lehmer en 1951.
 Xi+1=(aXi + c) mod (m) i=0,1,2,3,….,n.
 ri = Xi+1 / (m-1) i=0,1,2,3,…,n.
Ejemplo: Generar 5 números entre 0 y 1 con los siguientes
parámetros: Xo=37, a=19, c=33 y m=100.
Donde:
Xo= semilla
a= constante multiplicativa
c= constante aditiva
m = modulo
Algoritmo lineal
Para lograr un máximo periodo de vida “n”. Banks,Carson, Nelson
y Nicol sugiere:
 m=2^g
 a = 1+4k
Donde:
 k y g debe ser entero
 C relativamente primo a m.
Bajo estas condiciones el periodo de vida máximo: N = m = 2^g
Ejemplo: Generar números entre 0 y 1 con los parámetros Xo=6,
k=3, g=3 y c=7, hasta encontrar el periodo máximo (N)
 a= 1+4(3)=13 y m = 2^3=8
Algoritmo lineal
a= 1+4(3)=13 y m=2^3=8
Xo=6
X1=(13*6 +7)mod 8 = 5 r1=5/7=0.714
X2=(13*5 +7)mod 8 = 0 r2=0/7=0.000
X3=(13*0 +7)mod 8 = 7 r3=7/7=1.000
X4=(13*7 +7)mod 8 = 2 r4=2/7=0.285
X5=(13*2 +7)mod 8 = 1 r5=1/7=0.142
X6=(13*1 +7)mod 8 = 4 r6=4/7=0.571
X7=(13*4 +7)mod 8 = 3 r7=3/7=0.428
X8=(13*3 +7)mod 8 = 6 r8=6/7=0.857
Xi+1=(a *Xi + c)mod(m) i=0,1,2,3,….,n.
ri=Xi/m-1 i=0,1,2,3,…,n.
Algoritmo congruencial multiplicativo
 Surge del algoritmo congruencial lineal cuando c=0. entonces la
ecuación recursiva es:
 Xi+1=(aXi) mod (m) i=0,1,2,3,….,n.
 ri=Xi/(m-1)
 De acuerdo con Banks,Carson, Nelson y Nicol sugieren lo
siguiente:
 m = 2^g
 a = 3+8k ó a=5+8k
 A partir de estas condiciones se logra un periodo de vida
máximo N = m/4 = 2^(g-2)
K=0,1,2,3,….
Xo debe ser impar
g debe ser entero
Algoritmo congruencial multiplicativo
Ejemplo: Generar los suficientes números entre 0 y 1
con los siguientes parámetros: Xo=17, k=2 y g=5,
hasta encontrar el periodo o ciclo de vida.
Xi+1=(aXi)mod(m) i=0,1,2,3,….,n.
ri=Xi/(m-1)
N=m/4=2^(g-2)
m=2^g
a = 3+8k ó a=5+8k
Algoritmo congruencial aditivo
 Este algoritmo requiere una secuencia previa de “n”
números enteros X1, X2,…,Xn para generar una
nueva secuencia de números enteros que empieza
en Xn+1, Xn+2,…..
Su ecuación recursiva es:
 Xi=(Xi-1 + Xi-n) mod (m) i=n+1, n+2, n+3,…., N
 Los números ri = Xi / (m-1)
Algoritmo congruencial aditivo
Ejemplo: Generar 7 números pseudo aleatorios entre
cero y uno a partir de la siguiente secuencia de
números enteros: 65, 89, 98, 03, 69. m=100
Xi=(Xi-1 + Xi-n) mod (m) i=n+1, n+2, n+3,…., N
Algoritmo congruencial cuadrático
 Xi+1=(a*(Xi)^2 + b*Xi +c) mod (m) i=0,1,2,…,N
 ri=Xi/(m-1)
 De acuerdo con L’Ecuyer las condiciones que
debe cumplir los parámetros m,a,b y c para
alcanzar un periodo máximo de N=m son:
 m=2^g
Donde:
a= debe ser numero par
c= debe ser numero impar
g debe ser entero
(b-1)mod 4 = 1
Algoritmo congruencial cuadratico
Ejemplo: Generar, a partir del algoritmo
congruencial cuadrático, suficientes números
enteros hasta alcanzar el periodo de vida,
considerando los parámetros Xo=13, m=8, a=26,
b=27 y c=27
Xi+1=(a*(Xi)^2 + b*Xi +c) mod(m)
i=0,1,2,…,N
ri=Xi/(m-1)

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

Algoritmo congruencial aditivo
Algoritmo congruencial aditivoAlgoritmo congruencial aditivo
Algoritmo congruencial aditivoJammil Ramos
 
Simulación: Teoría y aplicaciones con Promodel
Simulación: Teoría y aplicaciones con PromodelSimulación: Teoría y aplicaciones con Promodel
Simulación: Teoría y aplicaciones con PromodelAlvaro Gil
 
Tutorial promodel
Tutorial promodelTutorial promodel
Tutorial promodelTensor
 
Unidad III generacion de variables aleatorias
Unidad III generacion de variables aleatoriasUnidad III generacion de variables aleatorias
Unidad III generacion de variables aleatoriasAnel Sosa
 
DistribucióN De Poisson
DistribucióN De PoissonDistribucióN De Poisson
DistribucióN De PoissonJesus Sanchez
 
Cartas de control
Cartas de controlCartas de control
Cartas de controlEduardo Ray
 
Uso De Las Distribuciones De Probabilidad En La Simulacion De Sistemas Produc...
Uso De Las Distribuciones De Probabilidad En La Simulacion De Sistemas Produc...Uso De Las Distribuciones De Probabilidad En La Simulacion De Sistemas Produc...
Uso De Las Distribuciones De Probabilidad En La Simulacion De Sistemas Produc...guestb9bf58
 
Factores de pago unico
Factores de pago unicoFactores de pago unico
Factores de pago unicovanessag94
 
Balance de linea
Balance de lineaBalance de linea
Balance de lineaDAOCGUE
 
Unidad #5 MODELO CLÁSICO DE SERIES DE TIEMPO
Unidad #5 MODELO CLÁSICO DE SERIES DE TIEMPOUnidad #5 MODELO CLÁSICO DE SERIES DE TIEMPO
Unidad #5 MODELO CLÁSICO DE SERIES DE TIEMPOErick Cantona
 
Numeros Pseudo-aleatorios y variables aleatorias
Numeros Pseudo-aleatorios y variables aleatoriasNumeros Pseudo-aleatorios y variables aleatorias
Numeros Pseudo-aleatorios y variables aleatoriasAlberto Carranza Garcia
 
Ingenieria economica y la toma de decisiones
Ingenieria economica  y la toma de decisionesIngenieria economica  y la toma de decisiones
Ingenieria economica y la toma de decisionesBRENDA LORENA
 
Analisis de reemplazo
Analisis de reemplazoAnalisis de reemplazo
Analisis de reemplazoValeeh Hank
 
Prueba de series (exposición)
Prueba de series (exposición)Prueba de series (exposición)
Prueba de series (exposición)Héctor Pérez
 

La actualidad más candente (20)

Pruebas De Varianza Uniformidad E Independencia
Pruebas De Varianza Uniformidad E IndependenciaPruebas De Varianza Uniformidad E Independencia
Pruebas De Varianza Uniformidad E Independencia
 
Algoritmo congruencial aditivo
Algoritmo congruencial aditivoAlgoritmo congruencial aditivo
Algoritmo congruencial aditivo
 
Procesos de Nacimiento y muerte - Teoria de colas
Procesos de Nacimiento y muerte - Teoria de colasProcesos de Nacimiento y muerte - Teoria de colas
Procesos de Nacimiento y muerte - Teoria de colas
 
Simulación: Teoría y aplicaciones con Promodel
Simulación: Teoría y aplicaciones con PromodelSimulación: Teoría y aplicaciones con Promodel
Simulación: Teoría y aplicaciones con Promodel
 
Numeros Pseudoaleatorios
Numeros PseudoaleatoriosNumeros Pseudoaleatorios
Numeros Pseudoaleatorios
 
Algoritmos Coungrenciales No Lineales
Algoritmos Coungrenciales No LinealesAlgoritmos Coungrenciales No Lineales
Algoritmos Coungrenciales No Lineales
 
Tutorial promodel
Tutorial promodelTutorial promodel
Tutorial promodel
 
Unidad III generacion de variables aleatorias
Unidad III generacion de variables aleatoriasUnidad III generacion de variables aleatorias
Unidad III generacion de variables aleatorias
 
DistribucióN De Poisson
DistribucióN De PoissonDistribucióN De Poisson
DistribucióN De Poisson
 
Cartas de control
Cartas de controlCartas de control
Cartas de control
 
Simulación - Algoritmo de productos medios
Simulación - Algoritmo de productos mediosSimulación - Algoritmo de productos medios
Simulación - Algoritmo de productos medios
 
FORMULAS DEL SISTEMA DE COLA M/M/1
FORMULAS DEL SISTEMA DE COLA M/M/1FORMULAS DEL SISTEMA DE COLA M/M/1
FORMULAS DEL SISTEMA DE COLA M/M/1
 
Uso De Las Distribuciones De Probabilidad En La Simulacion De Sistemas Produc...
Uso De Las Distribuciones De Probabilidad En La Simulacion De Sistemas Produc...Uso De Las Distribuciones De Probabilidad En La Simulacion De Sistemas Produc...
Uso De Las Distribuciones De Probabilidad En La Simulacion De Sistemas Produc...
 
Factores de pago unico
Factores de pago unicoFactores de pago unico
Factores de pago unico
 
Balance de linea
Balance de lineaBalance de linea
Balance de linea
 
Unidad #5 MODELO CLÁSICO DE SERIES DE TIEMPO
Unidad #5 MODELO CLÁSICO DE SERIES DE TIEMPOUnidad #5 MODELO CLÁSICO DE SERIES DE TIEMPO
Unidad #5 MODELO CLÁSICO DE SERIES DE TIEMPO
 
Numeros Pseudo-aleatorios y variables aleatorias
Numeros Pseudo-aleatorios y variables aleatoriasNumeros Pseudo-aleatorios y variables aleatorias
Numeros Pseudo-aleatorios y variables aleatorias
 
Ingenieria economica y la toma de decisiones
Ingenieria economica  y la toma de decisionesIngenieria economica  y la toma de decisiones
Ingenieria economica y la toma de decisiones
 
Analisis de reemplazo
Analisis de reemplazoAnalisis de reemplazo
Analisis de reemplazo
 
Prueba de series (exposición)
Prueba de series (exposición)Prueba de series (exposición)
Prueba de series (exposición)
 

Similar a Clase3. generación y verificación de numeros aleatorios

Algoritmos para generar numeros pseudoaleatorios
Algoritmos para generar numeros pseudoaleatoriosAlgoritmos para generar numeros pseudoaleatorios
Algoritmos para generar numeros pseudoaleatoriosjulian javier solis herrera
 
Unidad II. aleatoriedad
Unidad II. aleatoriedadUnidad II. aleatoriedad
Unidad II. aleatoriedadcabobravo
 
Uso De Las Distribuciones De Probabilidad En La Simulacion De Sistemas Produc...
Uso De Las Distribuciones De Probabilidad En La Simulacion De Sistemas Produc...Uso De Las Distribuciones De Probabilidad En La Simulacion De Sistemas Produc...
Uso De Las Distribuciones De Probabilidad En La Simulacion De Sistemas Produc...Instituto Tecnologico De Pachuca
 
Área y volumen del cilindro y cono
Área y volumen del cilindro y conoÁrea y volumen del cilindro y cono
Área y volumen del cilindro y conoVALDERRAM's SAC
 
04_Numeros_Aletorios.ppt
04_Numeros_Aletorios.ppt04_Numeros_Aletorios.ppt
04_Numeros_Aletorios.pptRubnAncco
 
Que son los numeros aleatorios numeros aleatorios
Que son los numeros aleatorios numeros aleatoriosQue son los numeros aleatorios numeros aleatorios
Que son los numeros aleatorios numeros aleatoriosssusere538f7
 
Métodos para obtener los coeficientes y/o el desarrollo de un polinomio eleva...
Métodos para obtener los coeficientes y/o el desarrollo de un polinomio eleva...Métodos para obtener los coeficientes y/o el desarrollo de un polinomio eleva...
Métodos para obtener los coeficientes y/o el desarrollo de un polinomio eleva...Enrique Ramon Acosta Ramos
 
5c64c5002dcd7def69c3982201f64574
5c64c5002dcd7def69c3982201f645745c64c5002dcd7def69c3982201f64574
5c64c5002dcd7def69c3982201f64574ssuser63e5231
 
Ecuaciones y desigualdades.
Ecuaciones y desigualdades. Ecuaciones y desigualdades.
Ecuaciones y desigualdades. Roberth Loaiza
 

Similar a Clase3. generación y verificación de numeros aleatorios (20)

Algoritmos para generar numeros pseudoaleatorios
Algoritmos para generar numeros pseudoaleatoriosAlgoritmos para generar numeros pseudoaleatorios
Algoritmos para generar numeros pseudoaleatorios
 
Unidad II. aleatoriedad
Unidad II. aleatoriedadUnidad II. aleatoriedad
Unidad II. aleatoriedad
 
Uso De Las Distribuciones De Probabilidad En La Simulacion De Sistemas Produc...
Uso De Las Distribuciones De Probabilidad En La Simulacion De Sistemas Produc...Uso De Las Distribuciones De Probabilidad En La Simulacion De Sistemas Produc...
Uso De Las Distribuciones De Probabilidad En La Simulacion De Sistemas Produc...
 
Fisica
FisicaFisica
Fisica
 
Ecuaciones e inecuaciones_de_primer_grado
Ecuaciones e inecuaciones_de_primer_gradoEcuaciones e inecuaciones_de_primer_grado
Ecuaciones e inecuaciones_de_primer_grado
 
Área y volumen del cilindro y cono
Área y volumen del cilindro y conoÁrea y volumen del cilindro y cono
Área y volumen del cilindro y cono
 
82655359 ecuaciones-polinomicas
82655359 ecuaciones-polinomicas82655359 ecuaciones-polinomicas
82655359 ecuaciones-polinomicas
 
04_Numeros_Aletorios.ppt
04_Numeros_Aletorios.ppt04_Numeros_Aletorios.ppt
04_Numeros_Aletorios.ppt
 
Que son los numeros aleatorios numeros aleatorios
Que son los numeros aleatorios numeros aleatoriosQue son los numeros aleatorios numeros aleatorios
Que son los numeros aleatorios numeros aleatorios
 
Métodos para obtener los coeficientes y/o el desarrollo de un polinomio eleva...
Métodos para obtener los coeficientes y/o el desarrollo de un polinomio eleva...Métodos para obtener los coeficientes y/o el desarrollo de un polinomio eleva...
Métodos para obtener los coeficientes y/o el desarrollo de un polinomio eleva...
 
Competencia 4
Competencia 4Competencia 4
Competencia 4
 
Ecuaciones tema-4
Ecuaciones tema-4Ecuaciones tema-4
Ecuaciones tema-4
 
Sucesiones progresiones
Sucesiones progresionesSucesiones progresiones
Sucesiones progresiones
 
5c64c5002dcd7def69c3982201f64574
5c64c5002dcd7def69c3982201f645745c64c5002dcd7def69c3982201f64574
5c64c5002dcd7def69c3982201f64574
 
Binomio de Newton
Binomio de NewtonBinomio de Newton
Binomio de Newton
 
Series y Sucesiones
Series y Sucesiones Series y Sucesiones
Series y Sucesiones
 
Bloque 4
Bloque 4Bloque 4
Bloque 4
 
Resumen materia octavo 005
Resumen materia octavo 005Resumen materia octavo 005
Resumen materia octavo 005
 
Ecuaciones y desigualdades.
Ecuaciones y desigualdades. Ecuaciones y desigualdades.
Ecuaciones y desigualdades.
 
áLgebra
áLgebraáLgebra
áLgebra
 

Más de Julio Huamán

Más de Julio Huamán (6)

PROJECT CHARTER
PROJECT CHARTERPROJECT CHARTER
PROJECT CHARTER
 
Lms
LmsLms
Lms
 
No hay bala de plata
No hay bala de plataNo hay bala de plata
No hay bala de plata
 
Informe costo por ordenes
Informe costo por ordenesInforme costo por ordenes
Informe costo por ordenes
 
Hora
HoraHora
Hora
 
Plan de gobierno ifa unajma
Plan de gobierno ifa   unajmaPlan de gobierno ifa   unajma
Plan de gobierno ifa unajma
 

Clase3. generación y verificación de numeros aleatorios

  • 1. Para generar una simulación se requiere numeros aleatorios en el intervalo de [0,1] Generación de números pseudo aleatorios
  • 2. Generación de numeros pseudo aleatorios ci ni si si ei ei ei Ci = variables exogenas • Algunas de las variables de entrada son de tipo aleatorio por lo que se tendrán que generar valores que simulen dichas entradas. • Para generar variables aleatorias que sigan determinadas funciones de probabilidad necesitamos partir de series de números que cumplan la aleatoriedad.
  • 3. Propiedades deseadas de buenos generadores  El método más común es generar el siguiente número a partir de los últimos números generados  Una de estas funciones es:  Si comenzamos con xo = 5, los primeros 32 números generados son: 10, 3, 0, 1, 6, 15, 12, 13, 2, 11, 8, 9, 14, 7, 4, 5, 10, 3, 0, 1, 6, 15, 12, 13, 2, 11, 8, 9, 14, 7, 4, 5
  • 4. Propiedades deseadas de buenos generadores  Los números generados: 10, 3, 0, 1, 6, 15, 12, 13, 2, 11, 8, 9, 14, 7, 4, 5, 10, 3, 0, 1, 6, 15, 12, 13, 2, 11, 8, 9, 14, 7, 4, 5
  • 5. Algoritmos de cuadrados medios Algoritmo no congruencial, propuesto por Von Neumann y Metropolis. 1. Seleccionar una semilla (Xo) con D dígitos (D>3) 2. Sea Yo= resultado de elevar Xo al cuadrado, sea X1= los D dígitos del centro, y sea ri=0.D dígitos del centro. 3. Sea Yi=resultado de elevar Xi al cuadrado; sea Xi+1=los D dígitos del centro, y sea ri=0.D dígitos del centro para toda i=1,2,3,…n. 4. Repetir el paso 3 hasta obtener los n números ri, deseados. Ejemplo: Generar los primeros 5 números ri, a partir de una semilla Xo=5735, de donde se puede observar que D=4 dígitos
  • 6. Algoritmos de productos medios 1. Seleccionar una semilla (Xo) con D dígitos (D>3) 2. Seleccionar una semilla (X1) con D dígitos (D>3) 3. Sea Yo= Xo * X1,sea X2= los D dígitos del centro, y sea ri=0.D dígitos del centro. 4. Sea Yi= Xi * Xi+1; sea Xi+2=los D dígitos del centro, y sea ri+1 = 0.D dígitos del centro para toda i=1,2,3,…n. 5. Repetir el paso 4 hasta obtener los n números ri, deseados. Ejemplo: Generar los primeros 5 números ri, a partir de una semilla Xo=5015 y X1=5734; observe que ambas semillas tienen D=4 dígitos.
  • 7. Algoritmo de multiplicador constante 1. Seleccionar una semilla (Xo) con D dígitos (D>3) 2. Seleccionar una constante (a) con D dígitos (D>3) 3. Sea Yo= a * X0, sea X1= los D dígitos del centro, y sea ri=0.D dígitos del centro. 4. Sea Yi= a *Xi; sea Xi+1 = los D dígitos del centro, y sea ri+1 = 0.D dígitos del centro para toda i=1,2,3,…n. 5. Repetir el paso 4 hasta obtener los n números ri, deseados. Ejemplo: Generar los primeros 5 números ri, a partir de una semilla Xo = 9803 y con la constante a = 6915.
  • 8. Algoritmo lineal Algoritmo congruencial propuesto por D.H. Lehmer en 1951.  Xi+1=(aXi + c) mod (m) i=0,1,2,3,….,n.  ri = Xi+1 / (m-1) i=0,1,2,3,…,n. Ejemplo: Generar 5 números entre 0 y 1 con los siguientes parámetros: Xo=37, a=19, c=33 y m=100. Donde: Xo= semilla a= constante multiplicativa c= constante aditiva m = modulo
  • 9. Algoritmo lineal Para lograr un máximo periodo de vida “n”. Banks,Carson, Nelson y Nicol sugiere:  m=2^g  a = 1+4k Donde:  k y g debe ser entero  C relativamente primo a m. Bajo estas condiciones el periodo de vida máximo: N = m = 2^g Ejemplo: Generar números entre 0 y 1 con los parámetros Xo=6, k=3, g=3 y c=7, hasta encontrar el periodo máximo (N)  a= 1+4(3)=13 y m = 2^3=8
  • 10. Algoritmo lineal a= 1+4(3)=13 y m=2^3=8 Xo=6 X1=(13*6 +7)mod 8 = 5 r1=5/7=0.714 X2=(13*5 +7)mod 8 = 0 r2=0/7=0.000 X3=(13*0 +7)mod 8 = 7 r3=7/7=1.000 X4=(13*7 +7)mod 8 = 2 r4=2/7=0.285 X5=(13*2 +7)mod 8 = 1 r5=1/7=0.142 X6=(13*1 +7)mod 8 = 4 r6=4/7=0.571 X7=(13*4 +7)mod 8 = 3 r7=3/7=0.428 X8=(13*3 +7)mod 8 = 6 r8=6/7=0.857 Xi+1=(a *Xi + c)mod(m) i=0,1,2,3,….,n. ri=Xi/m-1 i=0,1,2,3,…,n.
  • 11. Algoritmo congruencial multiplicativo  Surge del algoritmo congruencial lineal cuando c=0. entonces la ecuación recursiva es:  Xi+1=(aXi) mod (m) i=0,1,2,3,….,n.  ri=Xi/(m-1)  De acuerdo con Banks,Carson, Nelson y Nicol sugieren lo siguiente:  m = 2^g  a = 3+8k ó a=5+8k  A partir de estas condiciones se logra un periodo de vida máximo N = m/4 = 2^(g-2) K=0,1,2,3,…. Xo debe ser impar g debe ser entero
  • 12. Algoritmo congruencial multiplicativo Ejemplo: Generar los suficientes números entre 0 y 1 con los siguientes parámetros: Xo=17, k=2 y g=5, hasta encontrar el periodo o ciclo de vida. Xi+1=(aXi)mod(m) i=0,1,2,3,….,n. ri=Xi/(m-1) N=m/4=2^(g-2) m=2^g a = 3+8k ó a=5+8k
  • 13. Algoritmo congruencial aditivo  Este algoritmo requiere una secuencia previa de “n” números enteros X1, X2,…,Xn para generar una nueva secuencia de números enteros que empieza en Xn+1, Xn+2,….. Su ecuación recursiva es:  Xi=(Xi-1 + Xi-n) mod (m) i=n+1, n+2, n+3,…., N  Los números ri = Xi / (m-1)
  • 14. Algoritmo congruencial aditivo Ejemplo: Generar 7 números pseudo aleatorios entre cero y uno a partir de la siguiente secuencia de números enteros: 65, 89, 98, 03, 69. m=100 Xi=(Xi-1 + Xi-n) mod (m) i=n+1, n+2, n+3,…., N
  • 15. Algoritmo congruencial cuadrático  Xi+1=(a*(Xi)^2 + b*Xi +c) mod (m) i=0,1,2,…,N  ri=Xi/(m-1)  De acuerdo con L’Ecuyer las condiciones que debe cumplir los parámetros m,a,b y c para alcanzar un periodo máximo de N=m son:  m=2^g Donde: a= debe ser numero par c= debe ser numero impar g debe ser entero (b-1)mod 4 = 1
  • 16. Algoritmo congruencial cuadratico Ejemplo: Generar, a partir del algoritmo congruencial cuadrático, suficientes números enteros hasta alcanzar el periodo de vida, considerando los parámetros Xo=13, m=8, a=26, b=27 y c=27 Xi+1=(a*(Xi)^2 + b*Xi +c) mod(m) i=0,1,2,…,N ri=Xi/(m-1)