jueves, 19 de septiembre de 2013

http://es.scribd.com/doc/170406937/Generadores-Simulacion-Montecarlo
SIMULACIÓN MONTECARLO

La simulación de Monte Carlo es una técnica cuantitativa que hace uso de la estadística y los ordenadores para imitar, mediante modelos matemáticos, el comportamiento aleatorio de sistemas reales no dinámicos (por lo general, cuando se trata de sistemas cuyo estado va cambiando con el paso del tiempo, se recurre bien a la simulación de eventos discretos o bien a la simulación de sistemas continuos).
La clave de la simulación MC consiste en crear un modelo matemático del sistema, proceso o actividad que se quiere analizar, identificando aquellas variables (inputs del modelo) cuyo comportamiento aleatorio determina el comportamiento global del sistema. Una vez identificados dichos inputs o variables aleatorias, se lleva a cabo un experimento consistente en (1) generar –con ayuda del ordenador- muestras aleatorias (valores concretos) para dichos inputs, y (2) analizar el comportamiento del sistema ante los valores generados. Tras repetir n veces este experimento, dispondremos de n observaciones sobre el comportamiento del sistema, lo cual nos será de utilidad para entender el funcionamiento del mismo –obviamente, nuestro análisis será tanto más preciso cuanto mayor sea el número n de experimentos que llevemos a cabo.

Fuentes de Números Aleatorios

El fundamento del método de Montecarlo y de la simulación son los números aleatorios:
  •  Tablas de números aleatorios.
  •     Generadores de números aleatorios.
  •     Números pseudo aleatorios


Números Pseudo Aleatorios
Sería interesante poder obtener números aleatorios mediante una fórmula:
  •     Congruencial o Cuadrados medios.
  •     Productos medios
  •     Multiplicador constante
  •        Generador lineal.
  •      Generador Congruencial multiplicativo.


Ventajas de los números pseudo aleatorios
  •   Basta con realizar operaciones aritméticas sencillas.
  • Computacionalmente esta tarea no necesita de elevados recursos.
  • Los números aleatorios se pueden reproducir, permitiendo comprobar la calidad de la secuencia y aplicarla en diferentes problemas.
http://www.uoc.edu/in3/emath/docs/Simulacion_MC.pdf

martes, 10 de septiembre de 2013

lunes, 9 de septiembre de 2013

miércoles, 4 de septiembre de 2013