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Los generadores de números aleatorios tienen una variedad de usos más allá de elegir un número para determinar el ganador de un premio. Descubra qué situaciones son ideales para ellos y cómo se resuelven los problemas.
Números Aleatorios
39, 67, 34, 23, 58, 21, 45, 87, 12, 98, 12, 14, 16, 54, 90, 91, 12, 32, 52, 64, 83, 74, 28
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Los generadores de números aleatorios eligen automáticamente entre una gama limitada de números sin patrones predecibles a la hora de su creación. Cada elección de número es completamente independiente de la anterior. Sin embargo, es posible especificar un rango de distribución antes de generar un número aleatorio entre esos límites. Esto requiere la entrada del usuario y se basa completamente en sus requisitos para la aleatoriedad y son resultado previsto.
Puede usar nuestro generador básico de números aleatorios si está buscando solo un número aleatorio. Sin embargo, primero debe decidir qué alcance usará para su número. El alcance es el rango de números a partir del cual puede generar el número aleatorio.
Por ejemplo, si desea un número aleatorio entre 1 y 10, su alcance será 1-10. Para ingresar esto en la calculadora, ingrese uno como límite inferior y diez como límite superior.
Utilice la versión extendida del generador de números aleatorios si desea generar más de un número o si desea tratar con un alcance mucho mayor. Vuelva a determinar el alcance del límite inferior y superior, luego escriba cuántos números desea generar.
También tiene la opción de generar números enteros o decimales. Los números enteros se pueden ver como 1, 2 y 3. Los números decimales son números separados por un separador decimal (punto o coma) y suelen tener el siguiente aspecto 1,02; 2,12; 3,33, etc.
Hay algunas indicaciones adicionales para nuestro generador de números aleatorios en su versión completa. Puede elegir que los resultados se puedan duplicar, ordenar o la cantidad de dígitos decimales que desea tener.
Si bien, aunque es ideal ser preciso en la mayoría de los casos, algunas situaciones requieren aleatoriedad. Si está buscando resultados que nadie pueda predecir, necesita un proceso que genere resultados aleatorios. Ahí es donde entran los generadores de números aleatorios.
Los generadores de números aleatorios tienen una amplia gama de aplicaciones y se usan en industrias como juegos, seguridad y loterías, pero también se pueden usar en los escenarios más mundanos. En esta guía, discutiremos qué son los generadores de números aleatorios, cómo funcionan, algunos de sus usos más populares y cómo surgieron.
Un generador de números aleatorios elige uno o más números aleatorios en función del alcance que se le da. Puede ser basado en hardware o pseudoaleatorio.
Los generadores de números aleatorios de hardware (HRNG) se basan en fenómenos físicos como el ruido atmosférico, el ruido térmico y otros fenómenos que, en teoría, no son computables. Los ejemplos clásicos incluyen el lanzamiento de una moneda, un dado y una rueda de ruleta. También existen dispositivos más sofisticados que se utilizan en las industrias de seguridad y criptografía.
Los generadores de números pseudoaleatorios (PRNG) son algoritmos que generan una secuencia de números que se aproximan a la verdadera aleatoriedad. A menudo se utilizan en programas informáticos porque son más rápidos y fáciles de implementar que los generadores de números aleatorios basados en hardware. Nuestra calculadora es un ejemplo de un generador de números pseudoaleatorios.
Un generador de números aleatorios se utiliza en una variedad de entornos. Es posible que ya lo esté usando en situaciones simples sin darse cuenta. Cuando tiene problemas para tomar una decisión y recurre al lanzamiento de monedas, es usted quien usa un generador de números aleatorios.
Muchas aplicaciones requieren algún tipo de aleatoriedad, incluidos juegos, simulaciones y seguridad. Por ejemplo, el juego puede usar un generador de números aleatorios para seleccionar el próximo movimiento de cada jugador o determinar qué cartas se reparten a cada jugador.
Una simulación puede usar un generador de números aleatorios para generar números aleatorios para usar en sus cálculos, y las aplicaciones de seguridad pueden usar generadores de números aleatorios para generar contraseñas de un solo uso o claves de cifrado.
Los resultados de un generador de números aleatorios pueden ser útiles en varios escenarios, complicados o sencillos. Por ejemplo, si cree en el poder de la suerte, puede usar nuestra calculadora para elegir sus números de lotería. Si está planeando un evento con premios de rifa involucrados, un generador de números aleatorios puede ayudarlo a determinar los ganadores.
A mayor escala, puede utilizar un generador de números aleatorios al realizar cálculos estadísticos.
Si desea saber cuándo usar un generador de números aleatorios, estos son los signos que debe buscar:
La historia del generador de números aleatorios está rodeada de misterio. Algunos dicen que fue creado por los antiguos chinos para la adivinación. Otros afirman que los matemáticos árabes lo usaron por primera vez con fines de juego.
Independientemente de sus orígenes, el generador de números aleatorios se ha utilizado durante siglos para crear resultados aleatorios.
El dado, por ejemplo, ha tomado distintas formas a lo largo de la historia, siendo muy diferentes las de la antigüedad en comparación con el que conocemos hoy en día. Los arqueólogos descubrieron dados hechos de diferentes materiales, como madera, conchas y huesos, e inclusive dados con solo 2 o 3 lados. Se sabe que los dados cúbicos más antiguos que se conocen provienen del valle del Indo alrededor del año 2500 a.C.
La primera invención registrada de un generador electrónico de números aleatorios fue en 1947, cuando RAND Corporation creó un dispositivo que generaba números aleatorios conectando una ruleta a una computadora. Gracias a este dispositivo, los científicos tuvieron acceso por primera vez a una extensa secuencia de números aleatorios. Más tarde publicaron estas secuencias de números en un libro destinado para que los científicos los utilizaran en sus experimentos.
Otra máquina similar, ERNIE, fue construida en el famoso Bletchley Park en la década de los 40´s, se utilizó para generar números aleatorios en la lotería británica Premium Bond. Posteriormente, se realizó un documental "La importancia de ser E.R.N.I.E." sobre este generador de números aleatorios para disipar las sospechas sobre la falta de honradez y la no aleatoriedad de su principio de funcionamiento.
John von Neumann desarrolló aún más el generador de números aleatorios en 1955. Creó el "método del cuadrado medio", un proceso de generación de números aleatorios que se usa en simulación y modelado.
Su idea era comenzar con algún número, obtener su cuadrado, seleccionar los dígitos del medio del resultado, obtener el cuadrado nuevamente y seleccionar el medio, y así sucesivamente. La secuencia resultante, en su opinión, tenía las mismas propiedades que los números aleatorios. La teoría de Von Neumann no era la más acertada. Independientemente del número inicial que se elija, la secuencia generada de esta manera resultará en un ciclo corto de valores repetidos como 8100, 6100, 4100.
Algunos lenguajes de programación de computadoras todavía usan el método de John von Neumann.
En 1999, Intel agregó un generador de números aleatorios de hardware al conjunto de chips i810. Esta implementación dio números verdaderamente aleatorios basados en el ruido de la temperatura. Aún así, no funcionó tan bien como los generadores de números aleatorios de software. En 2012, INTEL agregó instrucciones RDRAND y RDSEED a sus chips para producir números verdaderamente aleatorios basados en las mismas fluctuaciones de temperatura, pero ahora a velocidades de hasta 500 Mb/s.
Hoy en día, la gente todavía debate sobre qué generador de números aleatorios se debe usar en este o aquel sistema, sistema operativo kernel, lenguaje de programación, biblioteca criptográfica, etc. Hay muchas variantes de algoritmos optimizados para la velocidad, el ahorro de memoria y la seguridad. Los generadores de números aleatorios han evolucionado y se utilizan en diversas aplicaciones, como la creación de contraseñas aleatorias, la generación de claves de cifrado seguras y la simulación de eventos del mundo real con fines de investigación.