{"id":2787,"date":"2024-07-22T14:53:41","date_gmt":"2024-07-22T14:53:41","guid":{"rendered":"https:\/\/www.black-jack-21.com\/?p=2787"},"modified":"2024-07-22T14:54:44","modified_gmt":"2024-07-22T14:54:44","slug":"generador-aleatorio","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.black-jack-21.com\/mx\/zufallsgenerator\/","title":{"rendered":"Generador aleatorio: \u00a1Crea un n\u00famero aleatorio y averigua todo sobre \u00e9l!"},"content":{"rendered":"<p class=\"wp-block-paragraph\">Un <strong>Generador aleatorio<\/strong> es una herramienta o algoritmo que produce resultados impredecibles y no deterministas. Estos generadores son esenciales en muchos \u00e1mbitos, desde la criptograf\u00eda a la simulaci\u00f3n inform\u00e1tica.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Resultados imprevisibles:<\/strong> Los generadores aleatorios ofrecen resultados imprevisibles.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Uso en criptograf\u00eda:<\/strong> Son cruciales para una comunicaci\u00f3n segura.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Simulaciones por ordenador:<\/strong> Se utiliza con frecuencia en la modelizaci\u00f3n y el an\u00e1lisis de sistemas complejos.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n    <style>\n        body {\n            font-family: Arial, sans-serif;\n            background-color: #f4f4f4;\n            text-align: center;\n            padding: 50px;\n        }\n        .container {\n            background-color: #fff;\n            padding: 20px;\n            border-radius: 8px;\n            box-shadow: 0 0 10px rgba(0, 0, 0, 0.1);\n            max-width: 300px;\n            margin: auto;\n        }\n        input {\n            width: calc(100% - 20px);\n            padding: 10px;\n            margin: 10px 0;\n            border: 1px solid #ccc;\n            border-radius: 4px;\n        }\n        button {\n            background-color: #28a745;\n            color: white;\n            padding: 10px 20px;\n            border: none;\n            border-radius: 4px;\n            cursor: pointer;\n            font-size: 16px;\n        }\n        button:hover {\n            background-color: #218838;\n        }\n        .result {\n            margin-top: 20px;\n            font-size: 24px;\n            font-weight: bold;\n        }\n    <\/style>\n    <div class=\"container\">\n        <h2>Generador de n\u00fameros aleatorios<\/h2>\n        <label for=\"min\">Min:<\/label>\n        <input type=\"number\" id=\"min\" placeholder=\"M\u00ednimo\" required>\n        <label for=\"max\">Max:<\/label>\n        <input type=\"number\" id=\"max\" placeholder=\"M\u00e1ximo\" required>\n        <button onclick=\"generateRandomNumber()\">Genere<\/button>\n        <div class=\"result\" id=\"result\"><\/div>\n    <\/div>\n    <script>\n        function generateRandomNumber() {\n            const min = parseInt(document.getElementById('min').value);\n            const max = parseInt(document.getElementById('max').value);\n            if (isNaN(min) || isNaN(max) || min >= max) {\n                document.getElementById('result').innerText = 'Bitte geben Sie g\u00fcltige Werte ein.';\n                return;\n            }\n            const randomNumber = Math.floor(Math.random() * (max - min + 1)) + min;\n            document.getElementById('result').innerText = `Zufallszahl: ${randomNumber}`;\n        }\n    <\/script>\n\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"581\" src=\"https:\/\/www.black-jack-21.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Zufallsgenerator-02-1024x581.jpg\" alt=\"-\" class=\"wp-image-2790\" title=\"\" srcset=\"https:\/\/www.black-jack-21.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Zufallsgenerator-02-1024x581.jpg 1024w, https:\/\/www.black-jack-21.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Zufallsgenerator-02-300x170.jpg 300w, https:\/\/www.black-jack-21.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Zufallsgenerator-02-768x436.jpg 768w, https:\/\/www.black-jack-21.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Zufallsgenerator-02-18x10.jpg 18w, https:\/\/www.black-jack-21.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Zufallsgenerator-02-421x239.jpg 421w, https:\/\/www.black-jack-21.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Zufallsgenerator-02.jpg 1269w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\u00bfC\u00f3mo funciona un generador de n\u00fameros aleatorios? \ud83d\udd0d<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Los generadores aleatorios funcionan con procesos f\u00edsicos o algoritmos matem\u00e1ticos. Los tipos m\u00e1s importantes son los generadores de n\u00fameros aleatorios verdaderos (TRNG) y los generadores de n\u00fameros pseudoaleatorios (PRNG).<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Las diversas aplicaciones de la aleatoriedad han llevado al desarrollo de diferentes m\u00e9todos para generar datos aleatorios. Algunos de ellos existen desde la antig\u00fcedad, con ejemplos tan conocidos como el lanzamiento de dados, el lanzamiento de monedas, el barajado de naipes, el uso de tallos de milenrama (para la adivinaci\u00f3n) en el I Ching y un sinf\u00edn de t\u00e9cnicas m\u00e1s. Debido a la naturaleza mec\u00e1nica de estas t\u00e9cnicas, generar grandes cantidades de n\u00fameros suficientemente aleatorios (importantes en estad\u00edstica) requer\u00eda mucho trabajo y tiempo. Por eso, a veces los resultados se recopilaban y distribu\u00edan en forma de tablas de n\u00fameros aleatorios.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Existen varios m\u00e9todos inform\u00e1ticos para generar n\u00fameros pseudoaleatorios. Todos ellos no alcanzan el objetivo de la verdadera aleatoriedad, aunque pueden superar con mayor o menor \u00e9xito algunas de las pruebas estad\u00edsticas de aleatoriedad, dise\u00f1adas para medir lo impredecibles que son sus resultados (es decir, hasta qu\u00e9 punto son reconocibles sus patrones). Esto hace que, en general, sean inutilizables para aplicaciones como la criptograf\u00eda. Sin embargo, tambi\u00e9n existen generadores de n\u00fameros pseudoaleatorios criptogr\u00e1ficamente seguros (CSPRNGS) cuidadosamente dise\u00f1ados con caracter\u00edsticas especiales dise\u00f1adas espec\u00edficamente para su uso en criptograf\u00eda. <a href=\"https:\/\/www.black-jack-21.com\/mx\/einsatz\/\" alt=\"Einsatz\" title=\"Estaca | Black-Jack-21.com\">Insertar<\/a> se desarrollaron en criptograf\u00eda.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"580\" src=\"https:\/\/www.black-jack-21.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Zufallsgenerator-03-1024x580.jpg\" alt=\"-\" class=\"wp-image-2791\" title=\"\" srcset=\"https:\/\/www.black-jack-21.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Zufallsgenerator-03-1024x580.jpg 1024w, https:\/\/www.black-jack-21.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Zufallsgenerator-03-300x170.jpg 300w, https:\/\/www.black-jack-21.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Zufallsgenerator-03-768x435.jpg 768w, https:\/\/www.black-jack-21.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Zufallsgenerator-03-18x10.jpg 18w, https:\/\/www.black-jack-21.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Zufallsgenerator-03-421x239.jpg 421w, https:\/\/www.black-jack-21.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Zufallsgenerator-03.jpg 1270w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Aplicaciones de los generadores aleatorios<\/h2>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Juegos y entretenimiento<\/strong>:\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Los generadores aleatorios se utilizan en <a href=\"https:\/\/www.black-jack-21.com\/mx\/black-jack-spielen-lernen\/\" alt=\"Spielen\" title=\"Jugar | Black-Jack-21.com\">Jugar<\/a> zur Erstellung unvorhersehbarer Elemente wie W\u00fcrfelw\u00fcrfe, Kartenziehungen oder Level-Generierung verwendet.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Criptograf\u00eda<\/strong>:\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>En seguridad inform\u00e1tica, los generadores de n\u00fameros aleatorios son cruciales para la generaci\u00f3n de claves, sales y nonces, necesarios para el cifrado y la autenticaci\u00f3n.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Estad\u00edsticas y muestras<\/strong>:\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Al crear muestras para encuestas y estudios, los generadores aleatorios ayudan a extraer muestras representativas e imparciales.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Modelos de simulaci\u00f3n<\/strong>:\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>En ciencia y tecnolog\u00eda, los generadores de n\u00fameros aleatorios se utilizan para realizar simulaciones Monte Carlo que emplean variables aleatorias para modelar y analizar sistemas complejos.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Loter\u00edas y concursos<\/strong>:\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Garantizan la selecci\u00f3n justa y aleatoria de los ganadores en loter\u00edas, sorteos y otros concursos.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Algoritmos de optimizaci\u00f3n<\/strong>:\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Los m\u00e9todos aleatorios, como los algoritmos gen\u00e9ticos y el recocido simulado, utilizan generadores aleatorios para buscar eficazmente espacios de soluciones y encontrar soluciones \u00f3ptimas.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Inteligencia artificial y aprendizaje autom\u00e1tico <a href=\"https:\/\/www.black-jack-21.com\/mx\/black-jack-lernen\/\" alt=\"Lernen\" title=\"M\u00e1s informaci\u00f3n | Black-Jack-21.com\">Aprender<\/a><\/strong>:\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Se utilizan generadores aleatorios para mezclar conjuntos de datos y seleccionar aleatoriamente datos de entrenamiento y de prueba para validar y entrenar los modelos.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Los generadores de n\u00fameros aleatorios tienen aplicaciones en <a href=\"https:\/\/www.black-jack-21.com\/mx\/gluecksspiele\/\" alt=\"Gl\u00fccksspiel\" title=\"Juegos de azar | Black-Jack-21.com\">Juego<\/a>en el muestreo estad\u00edstico, la simulaci\u00f3n inform\u00e1tica, la criptograf\u00eda, el dise\u00f1o totalmente aleatorio y otras \u00e1reas en las que es deseable la generaci\u00f3n de un resultado impredecible. En general, en las aplicaciones en las que la imprevisibilidad es la caracter\u00edstica clave, como las aplicaciones de seguridad, se prefieren los generadores de hardware siempre que sea posible.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Los generadores de n\u00fameros pseudoaleatorios son muy \u00fatiles en el desarrollo de m\u00e9todos de simulaci\u00f3n Monte Carlo, ya que la depuraci\u00f3n se facilita al poder repetir la misma secuencia de n\u00fameros aleatorios al empezar con la misma semilla aleatoria. Tambi\u00e9n se utilizan en criptograf\u00eda, siempre que la semilla permanezca secreta. El emisor y el receptor pueden generar autom\u00e1ticamente el mismo conjunto de n\u00fameros para utilizarlos como clave.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La generaci\u00f3n de n\u00fameros pseudoaleatorios es una tarea importante y habitual en la programaci\u00f3n inform\u00e1tica. Mientras que la criptograf\u00eda y ciertos algoritmos num\u00e9ricos requieren un alto grado de aleatoriedad aparente, muchas otras operaciones requieren s\u00f3lo un grado modesto de imprevisibilidad. Algunos ejemplos sencillos podr\u00edan ser presentar a un usuario una \"cita aleatoria del d\u00eda\" o determinar en qu\u00e9 direcci\u00f3n podr\u00eda moverse un oponente controlado por ordenador en un juego de ordenador. Las formas m\u00e1s d\u00e9biles de aleatoriedad se utilizan en algoritmos hash y en la creaci\u00f3n de algoritmos de b\u00fasqueda y ordenaci\u00f3n amortizados.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Einige Anwendungen, die auf den ersten Blick f\u00fcr Randomisierung geeignet erscheinen, sind in Wirklichkeit nicht so einfach. Zum Beispiel muss ein System, das &#8222;zuf\u00e4llig&#8220; Musikst\u00fccke f\u00fcr ein Hintergrundmusiksystem ausw\u00e4hlt, nur zuf\u00e4llig erscheinen und kann sogar M\u00f6glichkeiten haben, die Musikauswahl zu <a href=\"https:\/\/www.black-jack-21.com\/mx\/casino-gewinne-versteuern\/\" alt=\"steuern\" title=\"control | Black-Jack-21.com\">steer<\/a>: Ein wirklich zuf\u00e4lliges System h\u00e4tte keine Einschr\u00e4nkung, dass derselbe Titel zwei- oder dreimal hintereinander erscheinen k\u00f6nnte.<\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">N\u00fameros aleatorios reales frente a n\u00fameros pseudoaleatorios \ud83c\udd9a<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La diferencia entre los n\u00fameros reales y los pseudoaleatorios radica en la previsibilidad y el origen de la aleatoriedad.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>N\u00fameros aleatorios reales:<\/strong> Impredecible, basado en procesos f\u00edsicos.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>N\u00fameros pseudoaleatorios:<\/strong> Generados por algoritmos, predecibles si se conoce la semilla.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Existen dos m\u00e9todos principales para generar n\u00fameros aleatorios. El primer m\u00e9todo mide un fen\u00f3meno f\u00edsico que se considera aleatorio y luego compensa las posibles distorsiones en el proceso de medici\u00f3n. Ejemplos de fuentes son la medici\u00f3n del ruido atmosf\u00e9rico, el ruido t\u00e9rmico y otros fen\u00f3menos electromagn\u00e9ticos y mec\u00e1nicos cu\u00e1nticos externos. Por ejemplo, la radiaci\u00f3n c\u00f3smica de fondo o la desintegraci\u00f3n radiactiva medida durante cortos periodos de tiempo son fuentes de entrop\u00eda natural (como medida de la imprevisibilidad o sorpresa del proceso de generaci\u00f3n de n\u00fameros).<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La velocidad a la que se puede extraer entrop\u00eda de las fuentes naturales depende de los fen\u00f3menos f\u00edsicos subyacentes que se miden. Por lo tanto, se dice que las fuentes de entrop\u00eda \"verdadera\" que se producen de forma natural se bloquean: tienen un ritmo limitado hasta que se recoge suficiente entrop\u00eda para satisfacer la demanda. En algunos sistemas tipo Unix, incluida la mayor\u00eda de las distribuciones de Linux, el archivo de pseudodispositivo \/dev\/random se bloquea hasta que se recoge suficiente entrop\u00eda del entorno. Debido a este comportamiento de bloqueo, las grandes lecturas masivas de datos de \/dev\/random, como llenar un disco duro con bits aleatorios, a menudo pueden ser lentas en los sistemas que utilizan este tipo de fuente de entrop\u00eda.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El segundo m\u00e9todo utiliza algoritmos inform\u00e1ticos que pueden generar largas secuencias de resultados aparentemente aleatorios que, en realidad, est\u00e1n completamente determinados por un valor inicial m\u00e1s corto, conocido como valor semilla o clave. Esto permite reproducir toda la secuencia aparentemente aleatoria si se conoce el valor semilla. Este tipo de generador de n\u00fameros aleatorios suele denominarse generador de n\u00fameros pseudoaleatorios. Este tipo de generador no suele ser de bloqueo, por lo que no est\u00e1 limitado por un evento externo, lo que permite la lectura de grandes vol\u00famenes de datos.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Algunos sistemas utilizan un enfoque h\u00edbrido que recoge aleatoriedad de fuentes naturales cuando est\u00e1n disponibles y se basa en generadores de n\u00fameros pseudoaleatorios criptogr\u00e1ficamente seguros (CSPRNG) que se vuelven a cargar peri\u00f3dicamente cuando la tasa de lectura deseada supera la capacidad del enfoque de recogida natural para satisfacer la demanda. Este enfoque evita el comportamiento de bloqueo de velocidad limitada de los generadores de n\u00fameros aleatorios basados en m\u00e9todos m\u00e1s lentos y puramente basados en el entorno.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Aunque un generador de n\u00fameros pseudoaleatorios basado \u00fanicamente en la l\u00f3gica determinista nunca puede considerarse una \"verdadera\" fuente aleatoria en el sentido m\u00e1s puro de la palabra, en la pr\u00e1ctica suelen ser suficientes, incluso para aplicaciones exigentes cr\u00edticas para la seguridad. Los generadores de n\u00fameros pseudoaleatorios cuidadosamente dise\u00f1ados e implementados pueden certificarse para fines criptogr\u00e1ficos cr\u00edticos para la seguridad, como es el caso de los algoritmos Yarrow y Fortuna. El primero es la base de la fuente de entrop\u00eda \/dev\/random en FreeBSD, AIX, macOS, NetBSD y otros. OpenBSD utiliza un algoritmo de n\u00fameros pseudoaleatorios conocido como arc4random.<\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">M\u00e9todos de generaci\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">M\u00e9todos f\u00edsicos<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Los primeros m\u00e9todos de generaci\u00f3n de n\u00fameros aleatorios, como tiradas de dados, lanzamientos de monedas y ruletas, se siguen utilizando hoy en d\u00eda, principalmente en juegos y apuestas, ya que son demasiado lentos para la mayor\u00eda de aplicaciones en estad\u00edstica y criptograf\u00eda.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Un generador f\u00edsico de n\u00fameros aleatorios puede basarse en un fen\u00f3meno f\u00edsico at\u00f3mico o subat\u00f3mico esencialmente aleatorio cuya imprevisibilidad puede atribuirse a las leyes de la mec\u00e1nica cu\u00e1ntica. Entre las fuentes de entrop\u00eda se encuentran la desintegraci\u00f3n radiactiva, el ruido t\u00e9rmico, el ruido de los disparos, el ruido de avalancha en los diodos Zener, las desviaciones de los relojes, los movimientos temporales del cabezal de lectura de un disco duro y el ruido radioel\u00e9ctrico. Sin embargo, los fen\u00f3menos f\u00edsicos y las herramientas utilizadas para medirlos suelen presentar asimetr\u00edas y distorsiones sistem\u00e1ticas que hacen que sus resultados no sean uniformemente aleatorios. Un extractor aleatorio, como una funci\u00f3n hash criptogr\u00e1fica, puede utilizarse para lograr una distribuci\u00f3n uniforme de bits a partir de una fuente no uniformemente aleatoria, pero a una tasa de bits inferior.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En 2013 se desarroll\u00f3 un prototipo de generador de n\u00fameros aleatorios de alta velocidad en tiempo real basado en un l\u00e1ser ca\u00f3tico.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Se han desarrollado varios m\u00e9todos inventivos para recoger esta informaci\u00f3n entr\u00f3pica. Una t\u00e9cnica consiste en aplicar una funci\u00f3n hash a un fotograma de un flujo de v\u00eddeo procedente de una fuente impredecible. Lavarand utiliz\u00f3 esta t\u00e9cnica con im\u00e1genes procedentes de m\u00faltiples l\u00e1mparas de lava. HotBits midi\u00f3 la desintegraci\u00f3n radiactiva con tubos Geiger-M\u00fcller, mientras que Random.org registr\u00f3 las fluctuaciones en la amplitud del ruido atmosf\u00e9rico con una radio normal.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">M\u00e9todos asistidos por ordenador<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La mayor\u00eda de los n\u00fameros aleatorios generados por ordenadores utilizan PRNG, que son algoritmos que pueden generar autom\u00e1ticamente largas secuencias de n\u00fameros con buenas propiedades de aleatoriedad, pero con el tiempo las secuencias se repiten (o el uso de memoria crece indefinidamente). Estos n\u00fameros aleatorios son suficientes en muchas situaciones, pero no son tan aleatorios como los n\u00fameros generados a partir del ruido electromagn\u00e9tico atmosf\u00e9rico utilizado como fuente de entrop\u00eda. El conjunto de valores generados por estos algoritmos suele estar determinado por un n\u00famero fijo llamado semilla. Uno de los PRNG m\u00e1s comunes es el generador de congruencia lineal, que utiliza la relaci\u00f3n de recurrencia<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Xn+1=(aXn+b)mod mX_{n+1} = (aX_n + b) \\mod mXn+1=(aXn+b)modm<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">se utiliza para generar n\u00fameros donde aaa, bbb y mmm son n\u00fameros enteros grandes, y Xn+1X_{n+1}Xn+1 es el siguiente n\u00famero de una serie de n\u00fameros pseudoaleatorios. El n\u00famero m\u00e1ximo de n\u00fameros que puede generar la f\u00f3rmula es el m\u00f3dulo mmm. La relaci\u00f3n de recurrencia puede extenderse a matrices para tener per\u00edodos mucho m\u00e1s largos y mejores propiedades estad\u00edsticas. Para evitar ciertas propiedades no aleatorias de un \u00fanico generador de congruencia lineal, se pueden utilizar en paralelo varios generadores de n\u00fameros aleatorios de este tipo con valores ligeramente diferentes del coeficiente multiplicador aaa, con un generador de n\u00fameros aleatorios \"maestro\" que seleccione entre los diferentes generadores.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Un m\u00e9todo sencillo para generar manualmente n\u00fameros aleatorios es el llamado m\u00e9todo del cuadrado medio, propuesto por John von Neumann. Aunque es f\u00e1cil de aplicar, su resultado es de mala calidad. Tiene un periodo muy corto y serias debilidades, como el hecho de que la secuencia de salida casi siempre converge a cero. Una innovaci\u00f3n reciente consiste en combinar el m\u00e9todo del cuadrado medio con una secuencia de Weyl. Este m\u00e9todo produce resultados de gran calidad durante un largo periodo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La mayor\u00eda de los lenguajes de programaci\u00f3n contienen funciones o rutinas de biblioteca que proporcionan generadores de n\u00fameros aleatorios. Suelen estar dise\u00f1ados para proporcionar un byte o palabra aleatoria o un n\u00famero de coma flotante distribuido uniformemente entre 0 y 1.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La calidad, es decir, la aleatoriedad, de tales funciones de biblioteca var\u00eda ampliamente, desde una salida completamente predecible hasta criptogr\u00e1ficamente segura. El generador de n\u00fameros aleatorios est\u00e1ndar de muchos lenguajes, como Python, Ruby, R, IDL y PHP, se basa en el algoritmo Mersenne Twister y no es suficiente para fines criptogr\u00e1ficos, como se indica expl\u00edcitamente en la documentaci\u00f3n del lenguaje. Estas funciones de biblioteca suelen tener propiedades estad\u00edsticas deficientes y algunos patrones se repiten despu\u00e9s de s\u00f3lo decenas de miles de ensayos. A menudo se inicializan con el reloj en tiempo real de un ordenador como semilla, ya que dicho reloj es de 64 bits y mide en nanosegundos, mucho m\u00e1s all\u00e1 de la precisi\u00f3n de una persona. Estas funciones pueden proporcionar una aleatoriedad suficiente para determinadas tareas (por ejemplo, los videojuegos), pero son inadecuadas cuando se requiere una aleatoriedad de alta calidad, como en aplicaciones criptogr\u00e1ficas o estad\u00edsticas.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Generadores de n\u00fameros aleatorios de mayor calidad est\u00e1n disponibles en la mayor\u00eda de los sistemas operativos; por ejemplo, \/dev\/random en varios derivados de BSD, Linux, Mac OS X, IRIX y Solaris, o CryptGenRandom para Microsoft Windows. La mayor\u00eda de los lenguajes de programaci\u00f3n, incluidos los mencionados anteriormente, proporcionan una forma de acceder a estas fuentes de nivel superior.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Generado por personas<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La generaci\u00f3n de n\u00fameros aleatorios tambi\u00e9n puede ser llevada a cabo por humanos, recogiendo diversas entradas de los usuarios finales y utiliz\u00e1ndolas como fuente de aleatoriedad. Sin embargo, la mayor\u00eda de los estudios revelan que los sujetos humanos muestran cierto grado de no aleatoriedad cuando intentan generar una secuencia aleatoria de, por ejemplo, d\u00edgitos o letras. Es posible que cambien de elecci\u00f3n con demasiada frecuencia en comparaci\u00f3n con un buen aleatorizador, por lo que este enfoque no se utiliza mucho. Por la misma raz\u00f3n por la que los humanos no realizan bien esta tarea, la generaci\u00f3n humana de n\u00fameros aleatorios puede utilizarse como herramienta para obtener informaci\u00f3n sobre funciones cerebrales a las que no se puede acceder por otros medios. <a href=\"https:\/\/www.black-jack-21.com\/mx\/blackjack-immer-gewinnen\/\" alt=\"gewinnen\" title=\"win | Black-Jack-21.com\">ganar<\/a>, die auf andere Weise nicht zug\u00e4nglich sind.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Tratamiento posterior y controles estad\u00edsticos<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Incluso con una fuente de n\u00fameros aleatorios plausible (quiz\u00e1 de un generador de hardware basado en la mec\u00e1nica cu\u00e1ntica), hay que tener cuidado para obtener n\u00fameros completamente imparciales. El comportamiento de estos generadores suele cambiar con la temperatura, la tensi\u00f3n de alimentaci\u00f3n, la antig\u00fcedad del dispositivo u otras influencias externas.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Los n\u00fameros aleatorios generados se someten a veces a pruebas estad\u00edsticas antes de ser utilizados para garantizar que la fuente subyacente sigue funcionando, y luego se post-procesan para mejorar sus propiedades estad\u00edsticas. Un ejemplo ser\u00eda el generador de n\u00fameros aleatorios por hardware TRNG9803, que utiliza una medici\u00f3n de entrop\u00eda como prueba de hardware y luego post-procesa la secuencia aleatoria con un cifrado de flujo de registro de desplazamiento. En general, es dif\u00edcil utilizar pruebas estad\u00edsticas para validar los n\u00fameros aleatorios generados. Wang y Nicol propusieron una t\u00e9cnica de prueba estad\u00edstica basada en la distancia que se utiliza para identificar los puntos d\u00e9biles de m\u00faltiples generadores de n\u00fameros aleatorios. Li y Wang propusieron un m\u00e9todo para probar n\u00fameros aleatorios basado en fuentes de entrop\u00eda ca\u00f3tica l\u00e1ser que utiliza propiedades del movimiento browniano.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Tambi\u00e9n se utilizan pruebas estad\u00edsticas para garantizar que el resultado final postprocesado de un generador de n\u00fameros aleatorios es realmente insesgado, y se han desarrollado numerosos paquetes de pruebas de aleatoriedad.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Otras consideraciones<\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Personalizar la distribuci\u00f3n<\/h3>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Distribuciones uniformes<\/h4>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die meisten Zufallszahlengeneratoren arbeiten nativ mit ganzen Zahlen oder einzelnen Bits, daher ist ein zus\u00e4tzlicher Schritt erforderlich, um die &#8222;kanonische&#8220; Gleichverteilung zwischen 0 und 1 zu erreichen. Die Implementierung ist nicht so trivial wie die Division der Ganzzahl durch ihren <a href=\"https:\/\/www.black-jack-21.com\/mx\/maximum-bet\/\" alt=\"maximalen\" title=\"m\u00e1ximo | Black-Jack-21.com\">m\u00e1ximo<\/a> m\u00f6glichen Wert. Konkret:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>El entero utilizado en la transformaci\u00f3n debe proporcionar suficientes bits para la precisi\u00f3n prevista.<\/li>\n\n\n\n<li>La propia naturaleza de la aritm\u00e9tica de coma flotante implica que hay m\u00e1s precisi\u00f3n cuanto m\u00e1s se acerca el n\u00famero a cero. Esta precisi\u00f3n adicional no suele utilizarse debido al gran n\u00famero de bits necesarios.<\/li>\n\n\n\n<li>Los errores de redondeo durante la divisi\u00f3n pueden distorsionar el resultado. En el peor de los casos, una zona supuestamente excluida puede dibujarse con n\u00fameros reales, contrariamente a lo que se espera de las matem\u00e1ticas.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El algoritmo principal utilizado por OpenJDK, Rust y NumPy se describe en una propuesta para la STL de C++. No utiliza la precisi\u00f3n extra y s\u00f3lo sufre distorsi\u00f3n en el \u00faltimo bit debido al redondeo al n\u00famero par m\u00e1s cercano. Otras preocupaciones num\u00e9ricas son v\u00e1lidas si esta distribuci\u00f3n uniforme \"can\u00f3nica\" se desplaza a un rango diferente. Un m\u00e9todo propuesto para el lenguaje de programaci\u00f3n Swift pretende utilizar toda la precisi\u00f3n en todas partes.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Los enteros distribuidos uniformemente se utilizan a menudo en algoritmos como el de Fisher-Yates. De nuevo, una implementaci\u00f3n ingenua puede introducir una distorsi\u00f3n de m\u00f3dulo en el resultado, por lo que deben utilizarse algoritmos m\u00e1s elaborados. Un m\u00e9todo que casi nunca realiza la divisi\u00f3n fue descrito por Daniel Lemire en 2018, siendo el estado actual de la t\u00e9cnica el \"algoritmo \u00f3ptimo\" inspirado en la codificaci\u00f3n aritm\u00e9tica de Stephen Canon de Apple Inc. en 2021. <a href=\"https:\/\/www.black-jack-21.com\/mx\/online-casinos-apple\/\" alt=\"Apple\" title=\"Apple | Black-Jack-21.com\">Manzana<\/a> Inc. en el a\u00f1o 2021.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La mayor\u00eda de los RNG de 0 a 1 incluyen el 0 pero excluyen el 1, mientras que otros incluyen o excluyen ambos.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Otras distribuciones<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Wenn eine Quelle von gleichm\u00e4\u00dfig verteilten Zufallszahlen vorliegt, gibt es einige Methoden, um eine neue Zufallsquelle zu erstellen, die einer Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion entspricht. Eine Methode namens Inversionsmethode beinhaltet das Integrieren bis zu einem Bereich, der gr\u00f6\u00dfer oder <a href=\"https:\/\/www.black-jack-21.com\/mx\/blackjack-gleichstand\/\" alt=\"gleich\" title=\"mismo | Black-Jack-21.com\">igual<\/a> der Zufallszahl ist (die f\u00fcr ordnungsgem\u00e4\u00dfe Verteilungen zwischen 0 und 1 erzeugt werden sollte). Eine zweite Methode namens Akzeptanz-Ablehnungs-Methode beinhaltet die Wahl eines x- und y-Werts und das <a href=\"https:\/\/www.black-jack-21.com\/mx\/online-casino-tester\/\" alt=\"Testen\" title=\"Pruebas | Black-Jack-21.com\">Pruebas<\/a>, ob die Funktion von x gr\u00f6\u00dfer ist als der y-Wert. Wenn dies der Fall ist, wird der x-Wert akzeptiert. Andernfalls wird der x-W<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Un generador de n\u00fameros aleatorios es una herramienta o algoritmo que produce resultados impredecibles y no deterministas. 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