Números aleatorios , procesos Estocasticos

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Resumen— En este artículo se muestra la definición de Simulación, de números aleatorios y pseudoaleatorios, además de mostrar los principales cinco métodos que se utilizan para generar números aleatorios, con el fin de escoger el mejor método para implementarlo en un lenguaje computacional.


I. INTRODUCCIÓN
La simulación tiene como fin la imitación u modelación del desarrollo de unproceso con el fin de predecir sus comportamientos a la larga.
La simulación en si no resuelve un problema determinado pero si ayuda a determinar los problemas relevantes en un sistema y a su vez puede hacer evidentes las soluciones más factibles para dichos problemas.
Una vez construido un modelo que simule un sistema, es necesario experimentar sobre él y dar valor a las variables con el fin deobtener valores de salida. Para esto es necesario conocer acerca de los números aleatorios los cuales pueden ser generados a partir de fuentes de aleatoriedad y son gobernados por las leyes del azar.

II. SIMULACIÓN
A. Definición de simulación:
Es importante partir de la definición canonica de simulación, para dé a partir de ahí ahondar en los diferentes tipos de simulación que hay.[1]R.E. Shannon nos define simulación como: "La simulación es el proceso de diseñar un modelo de un sistema real y llevar a término experiencias con él, con la finalidad de

Comprender el comportamiento del sistema o evaluar nuevas estrategias -dentro de los límites impuestos por un cierto criterio o un conjunto de ellos - para el funcionamiento del sistema".

Por otra parte, enfocando mas lasimulación a este proyecto propio es necesario buscar definiciones hacia el sentido computacional, ahí es donde Thomas H. Naylor nos ayuda con esta definición:
[3] Simulación, es una técnica numérica para conducir experimentos en una computadora digital, las cuales requieren ciertos tipos de modelos lógicos y matemáticos, que describen el comportamiento de un negocio o un sistema económico (o algúncomponente de ellos) en períodos extensos de tiempo real.

B. Simulación en sistemas discretos y continuos:

[3]Los modelos de simulación se elaboran para el análisis del comportamiento de sistemas como función del tiempo. De acuerdo a esto, los tipos de simulación pueden ser:

Simulación Discreta:
Es donde el sistema a simular se observa únicamente en puntos seleccionados en el tiempo.Su nombre se originó debido a que las estadísticas se obtienen saltando de un punto (Discreto) a otro en la escala de tiempo. Por ejemplo, un sistema de cola en el cual los clientes se les brinda un servicio o se agregan a una cola en espera del servicio, y luego de ser atendidos abandonan la instalación.
Simulación continua:
El sistema se monitorea en todos y cada uno de los puntos en eltiempo. Por ejemplo, el flujo de un líquido en una tubería o del crecimiento de la población mundial

En ambos tipos de simulación, el objetivo final es recolectar estadísticas pertinentes que puedan ser empleadas para describir el comportamiento de los sistemas simulados.
En los sistemas discretos, las estadísticas como la longitud de la fila, o el intervalo del tiempo de espera pueden cambiarsolamente cuando llega un nuevo cliente al sistema, o bien cuando un cliente completa su servicio y sale de la instalación.

En los sistemas continuos, las estadísticas se pueden obtener solo a través del monitoreo de la situación en forma continua. Por ejemplo, al estudiar la dinámica de la población mundial, algunas de las variables que nos interesan monitorear como función del tiempo son:1. Cambio en la población
2. Cambio en los recursos naturales
3. Cambios en el estándar de vida.
C. [4]Etapas para realizar un estudio de simulación:

1. Definición del sistema:
Se estudia el contexto del problema, se identifican los objetivos generales y específicos del proyecto, además de definir el sistema que se va a modelar.

2. Formulación del modelo:
Después de definir con...