MÉTODO MONTECARLO
El método de Montecarlo permite resolver problemas matemáticos mediante la simulación de variables aleatorias.
John Von Neumann, en los anos 40 y con los primeros ordenadores, aplica la simulación para resolver problemas complejos que no podían ser resueltos de forma analítica.
Montecarlo y su casino están relacionados con la simulación La ruleta, juego estrella de los casinos, es uno de los aparatos mecánicos mas sencillos que nos permiten obtener números aleatorios para simular variables aleatorias.
Obtención de Números Aleatorios
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.
¿Como medir la aleatoriedad de los números usados?
Sean ν0, ν1, . . . , ν9 la frecuencia absoluta de los números 0, 1, . . . , 9 en una tabla de números aleatorios.
Ademas existen tests de rachas para detectar patrones.
Generadores de Números Aleatorios
Los dispositivos mecánicos resultan demasiado lentos para generar cifras aleatorias.
Un método mas rápido es la utilización del ruido:
Si el ruido en la fluctuación de un voltaje sobrepasa en un intervalo de tiempo ∆t un umbral
determinado un numero par de veces, incluiremos un 0. Si por el contrario han sido un numero impar, incluiremos un 1.
Debiéndose obtener que P(0) = P(1) = 1/2.
En estos métodos también es necesario vigilar la calidad de los n´umeros aleatorios generados.
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