Este documento define y explica conceptos relacionados a la generación de números aleatorios, pseudoaleatorios y cuasialeatorios. Explica que los generadores de números aleatorios son utilizados en simulaciones, juegos, criptografía y otras áreas donde se requiere imprevisibilidad. Describe métodos como los generadores de congruencia lineal y cómo mejorarlos desordenando la secuencia generada. También presenta ejemplos de cómo generar números aleatorios en Excel y métodos para generar distribuciones de probabilidad a partir de números aleatorios unifor
El documento describe los conceptos de números pseudoaleatorios y sus propiedades, así como pruebas estadísticas para evaluar la aleatoriedad de una secuencia de números. Específicamente, explica que los números pseudoaleatorios deben distribuirse uniformemente, ser estadísticamente independientes y reproducibles. También detalla varias pruebas como la de frecuencia, medias, varianza y póker para verificar que los números cumplen con estas propiedades estadísticas.
Este documento explica los arrays multidimensionales en Java, incluyendo su declaración, inicialización y uso. Presenta ejemplos de arrays de 2 y más dimensiones, como matrices y tablas multidimensionales. También incluye un ejemplo de programa que declara y usa un array multidimensional de cadenas para almacenar los nombres de alumnos.
Este documento describe una prueba de series para determinar si una serie de números se generó de manera aleatoria. La prueba involucra formar parejas consecutivas de números, mapearlas en una cuadrícula, calcular las frecuencias observadas y esperadas en cada celda, y sumar las diferencias cuadráticas entre las frecuencias para verificar si es menor a un valor crítico, lo que indicaría que los números son independientes y aleatorios.
Este documento describe varios métodos para generar números pseudoaleatorios, incluyendo el método de centros al cuadrado, el método congruencial mixto lineal, y el método congruencial multiplicativo. Explica que los números pseudoaleatorios son generados por algoritmos deterministas pero parecen aleatorios, y deben distribuirse uniformemente, ser estadísticamente independientes, y tener un largo periodo para ser útiles en simulaciones.
Este documento describe los números aleatorios y pseudoaleatorios, y cómo se usan en simulaciones. Los números aleatorios son impredecibles, mientras que los pseudoaleatorios siguen algoritmos deterministas para parecer aleatorios. Se usan pseudoaleatorios en simulaciones porque son más rápidos de generar que aleatorios reales. Existen algoritmos no congruenciales y congruenciales para generar pseudoaleatorios, como el algoritmo de cuadrados medios o el algoritmo congruencial lineal.
Errores comunes en simulación. Software Simul8. Por Elias AdamAngelaRivas120
El documento describe un caso práctico de simulación de un proceso de producción y envasado de mermelada de tres sabores. La simulación modela el proceso durante 8 horas diarias durante 6 días. El proceso incluye recepción de frutas, lavado, inspección, corte/pelado, cocción, adición de azúcar y pectina, envasado y empacado para distribución de cada lote de 1000 unidades de las tres frutas con desviaciones estándar especificadas para cada carga de fruta.
La metodología de Hall se enfoca en el desempeño general del sistema como un todo. Sus pasos principales incluyen definir el problema, establecer objetivos, sintetizar sistemas alternativos, analizarlos y seleccionar el mejor sistema para desarrollarlo e implementarlo. El análisis y selección se basan en criterios como la utilidad, costo y calidad para satisfacer necesidades identificadas.
El documento describe las 5 etapas del diseño de un modelo de simulación: 1) Formulación del problema, 2) Conceptualización del modelo, 3) Construcción del modelo, 4) Simulación del modelo, y 5) Uso del modelo. La etapa 3 involucra el desarrollo del modelo, la recolección de datos, y la definición de experimentos. Las etapas interactúan entre sí de forma iterativa a medida que el modelo se va perfeccionando y ampliando.
El documento describe los conceptos de números pseudoaleatorios y sus propiedades, así como pruebas estadísticas para evaluar la aleatoriedad de una secuencia de números. Específicamente, explica que los números pseudoaleatorios deben distribuirse uniformemente, ser estadísticamente independientes y reproducibles. También detalla varias pruebas como la de frecuencia, medias, varianza y póker para verificar que los números cumplen con estas propiedades estadísticas.
Este documento explica los arrays multidimensionales en Java, incluyendo su declaración, inicialización y uso. Presenta ejemplos de arrays de 2 y más dimensiones, como matrices y tablas multidimensionales. También incluye un ejemplo de programa que declara y usa un array multidimensional de cadenas para almacenar los nombres de alumnos.
Este documento describe una prueba de series para determinar si una serie de números se generó de manera aleatoria. La prueba involucra formar parejas consecutivas de números, mapearlas en una cuadrícula, calcular las frecuencias observadas y esperadas en cada celda, y sumar las diferencias cuadráticas entre las frecuencias para verificar si es menor a un valor crítico, lo que indicaría que los números son independientes y aleatorios.
Este documento describe varios métodos para generar números pseudoaleatorios, incluyendo el método de centros al cuadrado, el método congruencial mixto lineal, y el método congruencial multiplicativo. Explica que los números pseudoaleatorios son generados por algoritmos deterministas pero parecen aleatorios, y deben distribuirse uniformemente, ser estadísticamente independientes, y tener un largo periodo para ser útiles en simulaciones.
Este documento describe los números aleatorios y pseudoaleatorios, y cómo se usan en simulaciones. Los números aleatorios son impredecibles, mientras que los pseudoaleatorios siguen algoritmos deterministas para parecer aleatorios. Se usan pseudoaleatorios en simulaciones porque son más rápidos de generar que aleatorios reales. Existen algoritmos no congruenciales y congruenciales para generar pseudoaleatorios, como el algoritmo de cuadrados medios o el algoritmo congruencial lineal.
Errores comunes en simulación. Software Simul8. Por Elias AdamAngelaRivas120
El documento describe un caso práctico de simulación de un proceso de producción y envasado de mermelada de tres sabores. La simulación modela el proceso durante 8 horas diarias durante 6 días. El proceso incluye recepción de frutas, lavado, inspección, corte/pelado, cocción, adición de azúcar y pectina, envasado y empacado para distribución de cada lote de 1000 unidades de las tres frutas con desviaciones estándar especificadas para cada carga de fruta.
La metodología de Hall se enfoca en el desempeño general del sistema como un todo. Sus pasos principales incluyen definir el problema, establecer objetivos, sintetizar sistemas alternativos, analizarlos y seleccionar el mejor sistema para desarrollarlo e implementarlo. El análisis y selección se basan en criterios como la utilidad, costo y calidad para satisfacer necesidades identificadas.
El documento describe las 5 etapas del diseño de un modelo de simulación: 1) Formulación del problema, 2) Conceptualización del modelo, 3) Construcción del modelo, 4) Simulación del modelo, y 5) Uso del modelo. La etapa 3 involucra el desarrollo del modelo, la recolección de datos, y la definición de experimentos. Las etapas interactúan entre sí de forma iterativa a medida que el modelo se va perfeccionando y ampliando.
Los sistemas se pueden clasificar como duros o suaves. Los sistemas duros dan más importancia a los componentes tecnológicos que a los sociales, mientras que los sistemas suaves enfatizan los aspectos sociales. Los sistemas suaves son más flexibles y se adaptan mejor a cambios en el entorno. Algunas propiedades clave de los sistemas incluyen el propósito, la totalidad, la entropía y la homeostasis.
Este documento presenta diferentes pruebas estadísticas para evaluar propiedades fundamentales de números aleatorios, como varianza, uniformidad e independencia. Describe la prueba de varianza, las pruebas de chi-cuadrada y Kolmogorov-Smirnov de uniformidad, y las pruebas de corridas, póker, series y huecos de independencia. Además, incluye ejemplos ilustrativos de cómo aplicar cada prueba estadística.
Este documento presenta una introducción a la simulación dinámica de sistemas. Explica que la dinámica de sistemas es una metodología para modelar y estudiar el comportamiento de cualquier sistema a través del tiempo. Describe que la simulación involucra diseñar modelos de sistemas y realizar experimentos para determinar cómo el sistema se comporta y predice los efectos de cambios. Presenta la estructura típica para la dinámica de sistemas, incluyendo la definición del problema, representación de la estructura, construcción
INTRODUCCION A LAS REDES NEURONALES ARTIFICIALESESCOM
Este documento introduce el tema de las redes neuronales artificiales. Explica que las redes neuronales artificiales intentan imitar la capacidad de aprendizaje del cerebro humano al procesar información. También resume brevemente la historia de las redes neuronales, desde los primeros modelos propuestos en la década de 1940 hasta aplicaciones actuales. Finalmente, define las redes neuronales y describe sus características clave como el aprendizaje, los pesos sinápticos adaptables y la capacidad de generalizar a partir de ejemplos.
Este documento presenta la asignatura de Simulación para Ingeniería en Sistemas Computacionales. Describe las competencias previas y específicas requeridas, las 5 unidades de aprendizaje, y los conceptos básicos de simulación como definición, importancia, ventajas, metodología y estructura de un proyecto de simulación. Además, incluye la bibliografía recomendada y el temario de la asignatura.
El documento describe diferentes definiciones de números aleatorios y métodos para generar números aleatorios, como generadores congruenciales y generadores congruenciales múltiples. Explica cómo garantizar el ciclo máximo en un generador congruencial mediante la elección adecuada de los parámetros. Finalmente, detalla las tareas que debe realizar un programa para generar números aleatorios utilizando estos métodos.
Este documento habla sobre la generación de variables aleatorias en simulación. Explica que se usan números pseudoaleatorios para simular sucesos aleatorios según distribuciones de probabilidad. Describe que la generación de variables aleatorias consta de dos pasos: generar números aleatorios uniformemente distribuidos y luego usar esos números para generar variables según diferentes distribuciones. También menciona el método de la transformada inversa como uno de los métodos más usados para generar variables aleatorias.
Este documento presenta conceptos clave sobre sistemas, modelos y control. Define un sistema como un conjunto de entidades en interacción dentro de un ambiente para alcanzar un objetivo. Explica que un modelo representa la información recopilada sobre un sistema para fines de estudio. Además, distingue entre modelos continuos y discretos. Finalmente, define el control como el proceso de monitorear y corregir las actividades de un sistema para asegurar que se desarrollen según lo planeado.
Prueba de independencia (arriba y abajo)Henry Cordova
Este documento describe la prueba de independencia de corrida de arriba hacia abajo. Explica que la prueba determina una secuencia de unos y ceros basada en la comparación de números consecutivos, y cuenta el número de "corridas" o secuencias continuas de unos y ceros. Luego calcula valores esperados, varianzas y un estadístico Z para determinar si los números son independientes o no. El documento proporciona un ejemplo numérico y concluye que la prueba determina si los números generados son estadísticamente independientes entre
1.4 Estructura y características de la simulación de eventos discretos.avengers92
El documento describe la estructura y características de la simulación de eventos discretos. Explica que este tipo de simulación se utiliza para modelar sistemas cuyo estado cambia en puntos discretos del tiempo debido a eventos. Detalla las etapas de diseño de una simulación de eventos discretos, incluyendo la definición de entradas, procesos, salidas y eventos que hacen cambiar el estado del sistema. Además, provee un ejemplo de simulación de eventos discretos en un restaurante.
Tecnológico Nacional de México
Ingeniería en Sistemas Computacionales
Este material didáctico fue desarrollado para la asignatura de Tópicos Avanzados de Programación, del plan SCD-1027 2016
Sintaxis de los algoritmos estructuradosAriMendoza9
Este documento presenta información sobre estructuras de control secuenciales, de decisión y repetitivas. Brevemente describe las instrucciones básicas de una estructura secuencial como asignación, entrada/salida de datos, declaración de variables y constantes. Luego explica las estructuras de decisión y repetitivas como bucles while, repeat y for, incluyendo ejemplos. Finalmente, introduce conceptos como bucles anidados, contadores y acumuladores.
El documento describe un algoritmo lineal para generar números pseudoaleatorios. El algoritmo usa una ecuación recursiva que toma como entrada una semilla inicial, constantes multiplicativa y aditiva, y un módulo para generar cada número siguiente. Después, ordena los números generados usando el método Shell Sort para mostrarlos ordenados.
Este documento describe la prueba de corridas por arriba y debajo de la media, un método para determinar si una secuencia de números es aleatoria. Se asigna un 1 a los números por debajo de la media y un 0 a los de arriba. Luego se cuentan las corridas y se calculan estadísticos para determinar si la secuencia es independiente o no. Se presenta un ejemplo para ilustrar el proceso. La conclusión es que esta prueba ayuda a evaluar el carácter aleatorio de una secuencia de números.
El documento describe varios sistemas de archivos soportados por diferentes sistemas operativos como Linux, Windows, MacOS y Solaris. Explica conceptos como FAT, FAT32, NTFS, HFS+, ext3 y Reiserfs para Linux, y CDFS, UDF y exFAT para discos ópticos y memorias USB. Señala que la elección del sistema de archivos depende de factores como la compatibilidad y las características requeridas.
Este documento presenta un reporte de investigación sobre recursividad. Explica conceptos clave como recursión directa e indirecta y características de funciones recursivas como el caso base y caso recursivo. También discute ventajas de programación recursiva como su cercanía a descripciones matemáticas. Finalmente, concluye que recursividad es fundamental en matemáticas y computación para implementar estructuras de repetición.
Este documento describe el método de Montecarlo para calcular el valor de π. Explica que el método involucra lanzar una aguja de longitud conocida sobre una superficie con líneas paralelas equidistantes y contar el número de veces que la aguja corta una línea. La proporción de cortes entre lanzamientos tiende a π/2 a medida que se aumenta el número de lanzamientos. El documento también provee antecedentes históricos sobre el desarrollo del método de Montecarlo y ejemplos de su aplic
Este documento describe las listas como un tipo de dato abstracto y sus diferentes implementaciones. Explica que las listas pueden implementarse de forma secuencial o enlazada, y que las pilas y colas son casos particulares de listas que siguen los órdenes LIFO y FIFO respectivamente. También menciona algunos ejemplos y la forma de implementar listas en C++.
REDES NEURONALES ARTIFICIALES HISTORIA Y TEORIAESCOM
Este documento presenta una introducción a las redes neuronales artificiales. Explica brevemente el marco histórico del desarrollo de las redes neuronales, las definiciones y características clave de este campo, así como ejemplos de aplicaciones comunes. Finalmente, resume algunos tipos de redes neuronales y centros e instituciones dedicadas a la investigación en esta área.
Este algoritmo genera números pseudoaleatorios mediante la multiplicación de dos semillas con un número determinado de dígitos. A partir del producto de las semillas se toman los dígitos centrales para formar el primer número pseudoaleatorio, y luego se multiplican los números generados de forma secuencial para continuar la secuencia, eliminando la semilla más antigua en cada paso.
Empleo de consultores externos e internos diapositivasDk Tc
El documento compara los consultores externos e internos para proyectos organizacionales. Los consultores externos tienen más experiencia e independencia, pero cuestan más. Los consultores internos tienen beneficios financieros para la organización y una mejor comprensión de la cultura, pero pueden estar sesgados. El documento también discute los énfasis excesivos en cambios ideológicos y las limitaciones de las estructuras jerárquicas rígidas en las organizaciones.
El documento describe los principales servicios de seguridad basados en criptografía como la confidencialidad, integridad, autenticación y no repudio. Explica cómo estos servicios se implementan utilizando sistemas criptográficos simétricos y de clave pública, haciendo énfasis en el proceso de firma digital para autenticación, integridad y no repudio. También menciona estándares relacionados a la firma digital como PKCS, CMS y la normativa europea sobre firma electrónica avanzada.
Los sistemas se pueden clasificar como duros o suaves. Los sistemas duros dan más importancia a los componentes tecnológicos que a los sociales, mientras que los sistemas suaves enfatizan los aspectos sociales. Los sistemas suaves son más flexibles y se adaptan mejor a cambios en el entorno. Algunas propiedades clave de los sistemas incluyen el propósito, la totalidad, la entropía y la homeostasis.
Este documento presenta diferentes pruebas estadísticas para evaluar propiedades fundamentales de números aleatorios, como varianza, uniformidad e independencia. Describe la prueba de varianza, las pruebas de chi-cuadrada y Kolmogorov-Smirnov de uniformidad, y las pruebas de corridas, póker, series y huecos de independencia. Además, incluye ejemplos ilustrativos de cómo aplicar cada prueba estadística.
Este documento presenta una introducción a la simulación dinámica de sistemas. Explica que la dinámica de sistemas es una metodología para modelar y estudiar el comportamiento de cualquier sistema a través del tiempo. Describe que la simulación involucra diseñar modelos de sistemas y realizar experimentos para determinar cómo el sistema se comporta y predice los efectos de cambios. Presenta la estructura típica para la dinámica de sistemas, incluyendo la definición del problema, representación de la estructura, construcción
INTRODUCCION A LAS REDES NEURONALES ARTIFICIALESESCOM
Este documento introduce el tema de las redes neuronales artificiales. Explica que las redes neuronales artificiales intentan imitar la capacidad de aprendizaje del cerebro humano al procesar información. También resume brevemente la historia de las redes neuronales, desde los primeros modelos propuestos en la década de 1940 hasta aplicaciones actuales. Finalmente, define las redes neuronales y describe sus características clave como el aprendizaje, los pesos sinápticos adaptables y la capacidad de generalizar a partir de ejemplos.
Este documento presenta la asignatura de Simulación para Ingeniería en Sistemas Computacionales. Describe las competencias previas y específicas requeridas, las 5 unidades de aprendizaje, y los conceptos básicos de simulación como definición, importancia, ventajas, metodología y estructura de un proyecto de simulación. Además, incluye la bibliografía recomendada y el temario de la asignatura.
El documento describe diferentes definiciones de números aleatorios y métodos para generar números aleatorios, como generadores congruenciales y generadores congruenciales múltiples. Explica cómo garantizar el ciclo máximo en un generador congruencial mediante la elección adecuada de los parámetros. Finalmente, detalla las tareas que debe realizar un programa para generar números aleatorios utilizando estos métodos.
Este documento habla sobre la generación de variables aleatorias en simulación. Explica que se usan números pseudoaleatorios para simular sucesos aleatorios según distribuciones de probabilidad. Describe que la generación de variables aleatorias consta de dos pasos: generar números aleatorios uniformemente distribuidos y luego usar esos números para generar variables según diferentes distribuciones. También menciona el método de la transformada inversa como uno de los métodos más usados para generar variables aleatorias.
Este documento presenta conceptos clave sobre sistemas, modelos y control. Define un sistema como un conjunto de entidades en interacción dentro de un ambiente para alcanzar un objetivo. Explica que un modelo representa la información recopilada sobre un sistema para fines de estudio. Además, distingue entre modelos continuos y discretos. Finalmente, define el control como el proceso de monitorear y corregir las actividades de un sistema para asegurar que se desarrollen según lo planeado.
Prueba de independencia (arriba y abajo)Henry Cordova
Este documento describe la prueba de independencia de corrida de arriba hacia abajo. Explica que la prueba determina una secuencia de unos y ceros basada en la comparación de números consecutivos, y cuenta el número de "corridas" o secuencias continuas de unos y ceros. Luego calcula valores esperados, varianzas y un estadístico Z para determinar si los números son independientes o no. El documento proporciona un ejemplo numérico y concluye que la prueba determina si los números generados son estadísticamente independientes entre
1.4 Estructura y características de la simulación de eventos discretos.avengers92
El documento describe la estructura y características de la simulación de eventos discretos. Explica que este tipo de simulación se utiliza para modelar sistemas cuyo estado cambia en puntos discretos del tiempo debido a eventos. Detalla las etapas de diseño de una simulación de eventos discretos, incluyendo la definición de entradas, procesos, salidas y eventos que hacen cambiar el estado del sistema. Además, provee un ejemplo de simulación de eventos discretos en un restaurante.
Tecnológico Nacional de México
Ingeniería en Sistemas Computacionales
Este material didáctico fue desarrollado para la asignatura de Tópicos Avanzados de Programación, del plan SCD-1027 2016
Sintaxis de los algoritmos estructuradosAriMendoza9
Este documento presenta información sobre estructuras de control secuenciales, de decisión y repetitivas. Brevemente describe las instrucciones básicas de una estructura secuencial como asignación, entrada/salida de datos, declaración de variables y constantes. Luego explica las estructuras de decisión y repetitivas como bucles while, repeat y for, incluyendo ejemplos. Finalmente, introduce conceptos como bucles anidados, contadores y acumuladores.
El documento describe un algoritmo lineal para generar números pseudoaleatorios. El algoritmo usa una ecuación recursiva que toma como entrada una semilla inicial, constantes multiplicativa y aditiva, y un módulo para generar cada número siguiente. Después, ordena los números generados usando el método Shell Sort para mostrarlos ordenados.
Este documento describe la prueba de corridas por arriba y debajo de la media, un método para determinar si una secuencia de números es aleatoria. Se asigna un 1 a los números por debajo de la media y un 0 a los de arriba. Luego se cuentan las corridas y se calculan estadísticos para determinar si la secuencia es independiente o no. Se presenta un ejemplo para ilustrar el proceso. La conclusión es que esta prueba ayuda a evaluar el carácter aleatorio de una secuencia de números.
El documento describe varios sistemas de archivos soportados por diferentes sistemas operativos como Linux, Windows, MacOS y Solaris. Explica conceptos como FAT, FAT32, NTFS, HFS+, ext3 y Reiserfs para Linux, y CDFS, UDF y exFAT para discos ópticos y memorias USB. Señala que la elección del sistema de archivos depende de factores como la compatibilidad y las características requeridas.
Este documento presenta un reporte de investigación sobre recursividad. Explica conceptos clave como recursión directa e indirecta y características de funciones recursivas como el caso base y caso recursivo. También discute ventajas de programación recursiva como su cercanía a descripciones matemáticas. Finalmente, concluye que recursividad es fundamental en matemáticas y computación para implementar estructuras de repetición.
Este documento describe el método de Montecarlo para calcular el valor de π. Explica que el método involucra lanzar una aguja de longitud conocida sobre una superficie con líneas paralelas equidistantes y contar el número de veces que la aguja corta una línea. La proporción de cortes entre lanzamientos tiende a π/2 a medida que se aumenta el número de lanzamientos. El documento también provee antecedentes históricos sobre el desarrollo del método de Montecarlo y ejemplos de su aplic
Este documento describe las listas como un tipo de dato abstracto y sus diferentes implementaciones. Explica que las listas pueden implementarse de forma secuencial o enlazada, y que las pilas y colas son casos particulares de listas que siguen los órdenes LIFO y FIFO respectivamente. También menciona algunos ejemplos y la forma de implementar listas en C++.
REDES NEURONALES ARTIFICIALES HISTORIA Y TEORIAESCOM
Este documento presenta una introducción a las redes neuronales artificiales. Explica brevemente el marco histórico del desarrollo de las redes neuronales, las definiciones y características clave de este campo, así como ejemplos de aplicaciones comunes. Finalmente, resume algunos tipos de redes neuronales y centros e instituciones dedicadas a la investigación en esta área.
Este algoritmo genera números pseudoaleatorios mediante la multiplicación de dos semillas con un número determinado de dígitos. A partir del producto de las semillas se toman los dígitos centrales para formar el primer número pseudoaleatorio, y luego se multiplican los números generados de forma secuencial para continuar la secuencia, eliminando la semilla más antigua en cada paso.
Empleo de consultores externos e internos diapositivasDk Tc
El documento compara los consultores externos e internos para proyectos organizacionales. Los consultores externos tienen más experiencia e independencia, pero cuestan más. Los consultores internos tienen beneficios financieros para la organización y una mejor comprensión de la cultura, pero pueden estar sesgados. El documento también discute los énfasis excesivos en cambios ideológicos y las limitaciones de las estructuras jerárquicas rígidas en las organizaciones.
El documento describe los principales servicios de seguridad basados en criptografía como la confidencialidad, integridad, autenticación y no repudio. Explica cómo estos servicios se implementan utilizando sistemas criptográficos simétricos y de clave pública, haciendo énfasis en el proceso de firma digital para autenticación, integridad y no repudio. También menciona estándares relacionados a la firma digital como PKCS, CMS y la normativa europea sobre firma electrónica avanzada.
Este documento describe el algoritmo de cifrado AES (Advanced Encryption Standard). AES es un algoritmo de cifrado simétrico por bloques desarrollado por Joan Daemen y Vincent Rijmen. El documento explica cómo funciona AES a través de la matriz de estado, las rondas de cifrado que incluyen sustitución de bytes, desplazamiento de filas y mezcla de columnas, y el uso de claves derivadas en cada ronda. También discute la seguridad de AES y los únicos ataques exitosos registrados contra versiones específicas del algorit
Generador de números aleatorios, pseudoaleatorios, cuasialeatoricos INorlan0987
Este documento define y explica conceptos relacionados a la generación de números aleatorios, pseudoaleatorios y cuasialeatorios. Explica que los generadores de números aleatorios crean secuencias que parecen aleatorias pero en realidad siguen patrones deterministas. Describe métodos como los generadores de congruencia lineal y cómo se pueden usar números aleatorios en simulaciones, criptografía y otros campos. También presenta ejemplos de cómo generar números aleatorios en Excel.
Este documento define números aleatorios, explica que son números generados al azar sin depender de un estado anterior o siguiente. Describe los objetivos del documento y presenta una tabla de contenido. Luego explica los tipos de números aleatorios como análogos, de tablas, digitales y manuales, y sus usos más frecuentes como cálculos estadísticos.
El documento describe las funciones y habilidades de los consultores internos y externos. Los consultores analizan problemas, aconsejan y capacitan clientes. Sus habilidades incluyen el conocimiento experto, escuchar activamente y tomar decisiones. Los consultores internos conocen los procedimientos de la organización mientras que los externos aportan objetividad y nuevas perspectivas. Una mezcla de consultores internos y externos puede dar excelentes resultados para la organización.
Este documento describe los diferentes métodos para generar variables aleatorias discretas y continuas, incluyendo la transformada inversa, convolución, aceptación-rechazo y otros métodos especiales. Explica que las variables aleatorias siguen distribuciones de probabilidad determinadas y que su generación requiere números aleatorios uniformemente distribuidos. Además, compara métodos paramétricos y no paramétricos para probar el ajuste de datos a distribuciones.
El documento describe la técnica de simulación de Montecarlo. Esta técnica utiliza números aleatorios generados por computadora para simular variables aleatorias con el fin de resolver problemas matemáticos complejos. La simulación de Montecarlo se aplica en diversos campos como finanzas, ingeniería y ciencias. El nombre proviene de la ciudad de Montecarlo conocida por sus casinos donde el azar juega un papel importante.
El documento describe diferentes métodos para generar números pseudoaleatorios, incluyendo métodos manuales, tablas de números aleatorios, y métodos aritméticos como cuadrados medios y congruenciales. Explica que los números pseudoaleatorios deben distribuirse uniformemente, ser estadísticamente independientes y tener media de 1/2 y varianza de 1/12 para considerarse aleatorios.
El documento trata sobre números aleatorios y sus propiedades. Explica que los números aleatorios son esenciales en áreas como ingeniería, economía y física. Define números aleatorios de manera intuitiva como una sucesión de números cuyos valores no pueden predecirse por ninguna regla. Luego describe varios métodos para generar números pseudoaleatorios como los métodos congruenciales y de registros desfasados. Finalmente, analiza propiedades deseables como el período máximo y la impredecibilidad.
Este documento describe diferentes métodos para generar números aleatorios pseudoaleatorios, incluyendo generadores congruenciales lineales multiplicativos y generadores congruenciales generales. Explica que los números pseudoaleatorios deben distribuirse uniformemente, ser estadísticamente independientes, ser reproducibles y tener un largo ciclo no repetitivo. También discute pruebas como la prueba chi-cuadrado y Kolmogorov-Smirnov para evaluar la calidad de los generadores de números aleatorios.
Este documento describe un sistema para generar números pseudoaleatorios utilizando diferentes algoritmos. Explica que la simulación requiere números aleatorios para incluir variabilidad, pero como es imposible generar números realmente aleatorios, se usan números pseudoaleatorios generados por algoritmos deterministas. Luego presenta algoritmos congruenciales (lineales, multiplicativos y aditivos) y no congruenciales (cuadrados medios, productos medios y multiplicador constante) para generar los números, y pruebas para verificar su aleatoriedad e independencia antes de usarlos en
El documento trata sobre la generación de números pseudoaleatorios y sus propiedades. Explica que los números pseudoaleatorios siguen una distribución determinista pero tienen las mismas propiedades estadísticas que los números aleatorios. También describe los métodos congruenciales para generar números pseudoaleatorios y las pruebas estadísticas como la prueba de frecuencias y la prueba de poker para evaluar la aleatoriedad de los números generados.
Este documento presenta los fundamentos de los números pseudoaleatorios y varios métodos para generarlos, como el método de cuadrados medios, el algoritmo de productos medios, y algoritmos congruenciales lineales, multiplicativos y aditivos. Explica que los números pseudoaleatorios deben distribuirse uniformemente, ser estadísticamente independientes y reproducibles sin repetición dentro de una longitud determinada.
Uso De Las Distribuciones De Probabilidad En La Simulacion De Sistemas Produc...guestb9bf58
Este documento describe el uso de distribuciones de probabilidad en la simulación de sistemas productivos. Explica cómo generar números aleatorios y variables aleatorias usando distribuciones de probabilidad comunes. También presenta ejemplos de configuraciones típicas de sistemas de producción y cómo las distribuciones de probabilidad pueden usarse para simular los tiempos de proceso y llegada en dichos sistemas.
Este documento describe el uso de distribuciones de probabilidad en la simulación de sistemas productivos. Explica cómo generar números aleatorios y variables aleatorias usando distribuciones de probabilidad comunes. También presenta ejemplos de configuraciones típicas de sistemas de producción y cómo las distribuciones de probabilidad pueden usarse para simular el tiempo entre llegadas de piezas y tiempos de proceso en máquinas.
Simulación: Teoría y aplicaciones con PromodelAlvaro Gil
Este documento presenta una introducción a la simulación. Explica conceptos clave como sistemas, variables, eventos y aplicaciones de la simulación. Luego, cubre temas como la generación de números aleatorios usando el método de congruencia lineal, y pruebas como Kolmogorov-Smirnov y Chi cuadrado para validar la uniformidad de los números generados. Finalmente, proporciona ejemplos numéricos para ilustrar los métodos.
El método Montecarlo permite obtener soluciones de problemas matemáticos o físicos mediante pruebas aleatorias repetidas. Se originó en los años 1940 para simular la difusión de neutrones en materiales de fusión como parte del proyecto de la bomba atómica. Posteriormente se desarrolló teóricamente para resolver problemas cuya complejidad computacional crece exponencialmente. Los algoritmos Montecarlo se basan en generar números aleatorios de acuerdo a distribuciones de probabilidad y repetir el proceso hasta obtener una muestra estadí
Este documento describe los números pseudoaleatorios y el método de Monte Carlo para la simulación. Explica métodos para generar números pseudoaleatorios como el método de los cuadrados medios. También cubre pruebas estadísticas como Kolmogorov-Smirnov para probar la uniformidad y corridas para probar la aleatoriedad. Finalmente, resume las características clave del método de Monte Carlo como la generación de números aleatorios y la sustitución en el modelo matemático para obtener resultados.
Este documento trata sobre el análisis numérico y los métodos numéricos. Explica que el análisis numérico se ocupa de describir, analizar y crear algoritmos para resolver problemas matemáticos involucrando cantidades numéricas con precisión determinada. También cubre temas como números de máquina, errores absolutos y relativos, fuentes de errores como truncamiento y redondeo, y cómo se acumulan los errores en sumas y restas.
Este documento presenta una introducción a la simulación. Explica conceptos clave como sistemas, variables, eventos y aplicaciones de la simulación. Luego describe elementos básicos de la simulación como procesos, estados, eventos y variables. Finalmente, introduce métodos para la generación de números aleatorios y el uso de hojas de cálculo para simulación.
Este documento trata sobre los conceptos básicos del cálculo numérico y los métodos numéricos. Explica que el análisis numérico se ocupa de diseñar algoritmos para simular procesos matemáticos complejos mediante operaciones aritméticas simples. Luego describe varios métodos numéricos como el método de bisección, regula falsa, Newton y la secante para resolver ecuaciones. Finalmente, analiza los conceptos de errores numéricos, como el error absoluto, relativo, de redondeo y truncamiento.
El documento presenta una introducción al análisis numérico, incluyendo conceptos clave como métodos numéricos, importancia de utilizar métodos numéricos, definición de análisis numérico, números de máquina decimales, errores absolutos y relativos, fuentes básicas de errores, errores en sumas y restas, estabilidad e inestabilidad numérica, y condicionamiento. El análisis numérico se ocupa de algoritmos para resolver problemas matemáticos complejos mediante cálculos numéricos en una comput
El documento presenta una introducción al análisis numérico, incluyendo conceptos clave como métodos numéricos, importancia de utilizar métodos numéricos, definición de análisis numérico, números de máquina decimales, errores absolutos y relativos, fuentes básicas de errores, errores en sumas y restas, estabilidad e inestabilidad numérica, y condicionamiento. El análisis numérico se ocupa de algoritmos para resolver problemas matemáticos complejos mediante cálculos numéricos en una comput
Generador de números aleatorios, pseudoaleatorios, cuasialeatoricos
1. Universidad Interamericana San Germán Departamento de Matemáticas Generador de números aleatorios,pseudoaleatorios, cuasialeatoricos Roberto Romero Norlan Rodríguez
2. I - Definiciones Números Aleatorios Un resultado de una variable al azar especificada por una función de distribución. Cuando no se especifica ninguna distribución, se presupone que se utiliza la distribución uniforme continua en el intervalo [0,1). En los computadoras es fácil simular la generación de números aleatorios, mediante mecanismos de generación de númerosseudoaleatorios, que, sin ser aleatorios (siguen una fórmula), lo aparentan.
3. Generador de números aleatorios En componente o funcionalidad que crea números o símbolos para un programa software en una forma que carezca de un patrón evidente, y que así parezcan ser números aleatorios. La mayor parte de los generadores de números aleatorios son, en realidad, pseudoaleatorios: se calcula (o introduce internamente) un valor X0, que llamaremos semilla, y, a partir de él, se van generando X1, X2, X3, ... Siempre que se parta de la misma semilla, se obtendrá la misma secuencia de valores.
4. II – Utilidades Los números de generadores de azar tienen aplicaciones en los juegos de azar , muestreo estadístico , simulación por ordenador , la criptografía , un diseño completamente aleatorizado, y otras áreas donde producir un resultado impredecible es deseable. Tenga en cuenta que, en general, donde lo impredecible es lo más importante - como en aplicaciones de seguridad - generadores de hardware son generalmente preferida, siempre que sea posible, sobre algoritmos pseudo-aleatorios.
5. Los generadores de Números Aleatorios son muy útiles en el desarrollo de método de Monte Carlo simulaciones como la depuración se ve facilitada por la capacidad de ejecutar la misma secuencia de números aleatorios de nuevo a partir de la misma semilla aleatoria . También se utilizan en la criptografía siempre y cuando la semilla es secreta. Del remitente y el receptor puede generar el mismo conjunto de números de forma automática para utilizar como claves. La generación de números pseudo-aleatorios es una tarea importante y común en programación de computadoras. Si bien y algunos algoritmos numéricos criptografía requieren un alto grado de aparente aleatoriedad, muchas otras operaciones sólo necesita una pequeña cantidad de imprevisibilidad. Algunos ejemplos simples pueden ser la presentación de un usuario con un "RandomQuote of theDay", o la determinación de qué manera un adversario controlado por ordenador puede moverse en un juego de ordenador. formas más débiles de azar también están estrechamente asociados con algoritmos hash y en la creación de amortizar la búsqueda y los algoritmos de ordenación .
6. Algunas aplicaciones que aparecen a primera vista, ser adecuado para la asignación al azar son, en realidad no es tan simple. Por ejemplo, un sistema que "al azar", selecciona las pistas de música para un sistema de música de fondo sólo debe aparecer a ser al azar, e incluso puede tener formas de controlar la selección de la música, un sistema al azar cierto habría ninguna restricción en el mismo artículo aparecen dos o tres veces seguidas.
7. Concepto Básico Método de Montecarlos Un método no determinístico o estadístico numérico usado para aproximar expresiones matemáticas complejas y costosas de evaluar con exactitud. El método se llamó así en referencia al Casino de Montecarlo (Principado de Mónaco) por ser “la capital del juego de azar”, al ser la ruleta un generador simple de números aleatorios. El nombre y el desarrollo sistemático de los métodos de Montecarlo datan aproximadamente de 1944 y se mejoraron enormemente con el desarrollo de la computadora.
8. II - Propiedades de un buen generador Una secuencia de números U1, U2, . . . , UN es unamuestra de tamaño N de U(0, 1) si: 1. Son independientes. 2. Son uniformes. Un generador de v.a. uniformes debe cumplir: 1.”repetibilidad” y ”portabilidad”, y 2.”velocidad computacional”.
9. III – Historia Procedimientos físicos (monedas, dados, cartas, urnas, … ) (1927) Tipett: tabla de 40000 dígitos aleatorios (nouniformes). (1939) Kendall y Babbington: dispositivo mecánico.Tabla de 100.000 números aleatorios. (1955) Rand Corporation: ruido electrónico. Tabla de1 millón de números aleatorios.
10. IV - Métodos de producción Métodos físicos Un generador de números aleatorios física se puede basar en una física atómica o subatómica fenómeno aleatorio, esencialmente cuya imprevisibilidad se puede remontar a las leyes de lamecánica cuántica.
11. Métodos computacionales Generadores de números aleatorios-Pseudo (PRNGs) son algoritmos que puede crear automáticamente tandas largas de números con buenas propiedades aleatorias pero con el tiempo se repite la secuencia (o el uso de memoria crece sin límite). La cadena de valores generados por este tipo de algoritmos se determina generalmente por un número fijo llamado semilla. Uno de los más comunes PRNG es el generador de congruencia lineal , que utiliza la repetición Xn+1= (aXn + b) mod m para generar números. El número máximo de números de la fórmula puede producir es el módulo , m . Para evitar ciertas propiedades no-aleatorio de un solo generador de congruencia lineal , generadores de números aleatorios de varios tipo con diferentes valores ligeramente del coeficiente multiplicador uno se puede utilizar en paralelo, con un "maestro" generador de números aleatorios que selecciona de entre los distintos productores de varios .
12. Generadores de congruencia lineal (GCL) Estos generadores son los más utilizados y los más conocidos. Se basan enla relación de recurrencia Ni+1= (a Ni+ c) modm donde a es el multiplicador y m el modulo. - Hay m valores posibles de Ni, entre 0 i m − 1. - La secuencia es periódica: cuando vuelve a aparecer un número por segunda vez, la secuencia se vuelve a repetir. El periodo depende de los valores de a,c y m, as como del valor inicial; nótese que el máximo posible es m.Recordemos que lo que nos interesa para trabajar con un buen generador denúmeros aleatorios es que la distribución de los números obtenidos tiene que seruniforme, no deben de haber correlaciones entre los términos de la secuencia,el periodo debe ser lo mas largo posible, y el algoritmo debe ser de ejecuciónrápida
13. Para mejor los generadores de congruencia lineal, Las limitaciones más importantes de los generadores son su periódica (normalmente el periodo no suele ser más grande de 2^32 ≈ 4 × 10^9) y la posible presencia de correlaciones entre términos consecutivos de la secuencia. Una manera sencilla de suprimir ´estas limitaciones es ”desordenar” un poco la secuencia mediante el siguiente procedimiento: - Se parte de un generador que da enteros aleatorios entre 0 y m − 1, y en primerlugar se genera con el GCL un vector que contiene una lista de N enteros aleatorios jn, asi como un entero aleatorio y. Se determina el índice k = [y ∗ N/m],entre 0 y N − 1. El elemento jk de la lista se da como un nuevo nombre aleatorio, y se reasignaa la variable y el valor jk. El valor de jk se renueva con el GCL, y se vuelve arepetir los pasos desde la determinación del índice k.
14. Ejemplos de como Generar números aleatorios con Excel. Decimales Formula: =RAND()*n + b; n= a – b a – es el numero más grande de conjunto de números b – es el números más pequeño de conjunto Ej. Escoger un numero aleatorio entre 10 y 70
15. Enteros Formula = RANDBETWEEN(a,b); a – es el numero mas pequeño del conjunto b – es el numero más grande del conjunto Ej. Elegir un Numero aleatorio del conjunto de números del 10 – 90.
16. Generación de una distribución de probabilidad Hay un par de métodos para generar un número aleatorio basado en una función de densidad de probabilidad. Estos métodos implican la transformación de un número aleatorio uniforme de alguna manera. Debido a esto, estos métodos funcionan igual de bien tanto en la generación aleatoria de números al azar y verdadero pseudo-. Un método, llamado método de la inversión, involucra la integración de hasta un área mayor que o igual al número al azar (que se debe generar entre 0 y 1 para la distribución propiamente dicha). Un segundo método, llamado método de aceptación-rechazo , implica elegir un valor de x e y, y comprobar si la función de x es mayor que el valor de y. Si es así, el valor de x es aceptada. De lo contrario, el valor de x es rechazada y el algoritmo lo intenta otra vez.
17. Bibliográfica: Random number generator; http://en.wikipedia.org/wiki/Random_number_generation Número aleatorio; http://es.wikipedia.org/wiki/N%C3%BAmero_aleatorio Generador de Números Aleatorios; http://es.wikipedia.org/wiki/Generador_de_n%C3%BAmeros_aleatorios García, M., Generación de números aleatorios, (2004), http://www.bioingenieria.edu.ar/academica/catedras/metestad/num_aleatorios.pdf