Generador pseudoaleatorio de números

Generador pseudoaleatorio de números

Generador pseudoaleatorio de números

Un generador pseudoaleatorio de números (GPAN) es un algoritmo que produce una sucesión de números que es una muy buena aproximación a un conjunto aleatorio de números. La sucesión no es exactamente aleatoria en el sentido de que queda completamente determinada por un conjunto relativamente pequeño de valores iniciales, llamados el estado del GPAN. Si bien es posible generar sucesiones mediante generadores de números aleatorios por dispositivos mecánicos que son mejores aproximaciones a una sucesión aleatoria, los números pseudo-aleatorios son importantes en la práctica para simulaciones (por ejemplo, de sistemas físicos mediante el método de Monte Carlo), y desempeñan un papel central en la criptografía.

La mayoría de los algoritmos de generadores pseudoaleatorios producen sucesiones que poseen una distribución uniforme según varios tipos de pruebas. Las clases más comunes de estos algoritmos son generadores lineales congruentes, generadores Fibonacci demorados, desplazamiento de registros con retroalimentación lineal y desplazamientos de registros con retroalimentación generalizada. Entre los desarrollos más recientes de algoritmos pseudoaleatorios se encuentran Blum Blum Shub, Fortuna, y el Mersenne twister.

Se requiere de un cuidadoso análisis matemático para tener algún tipo de confianza en que un dado GPAN genera números que son suficientemente "aleatorios" para ser útiles para el proposito para el que se los precisa. Robert R. Coveyou del Oak Ridge National Laboratory escribió un artículo titulado, "La generación de números aleatorios es demasiado importante como para ser dejado al azar."[1] Y como John von Neumann decía en broma, "Todo el que desarrolla métodos aritméticos para producir dígitos aleatorios esta desde luego en pecado."[2]

Notas

  1. ↑ Peterson, Ivars. The Jungles of Randomness: A Mathematical Safari. Wiley, NY, 1998. (pp. 178) ISBN 0-471-16449-6
  2. ↑ "Various techniques used in connection with random digits", Applied Mathematics Series, no. 12, 36-38 (1951).

Referencias

  • Michael Luby, Pseudorandomness and Cryptographic Applications, Princeton Univ Press, 1996. A definitive source of techniques for provably random sequences.
  • Donald Knuth. The Art of Computer Programming, Volume 2: Seminumerical Algorithms, Third Edition. Addison-Wesley, 1997. ISBN 0-201-89684-2. Chapter 3, pp.1–193. Extensive coverage of statistical tests for non-randomness.
  • R. Matthews Maximally Periodic Reciprocals Bulletin of the Institute of Mathematics and its Applications 28 147-148 1992
  • J. Viega, Practical Random Number Generation in Software, in Proc. 19th Annual Computer Security Applications Conference, Dec. 2003.
  • John von Neumann, "Various techniques used in connection with random digits," in A.S. Householder, G.E. Forsythe, and H.H. Germond, eds., Monte Carlo Method, National Bureau of Standards Applied Mathematics Series, 12 (Washington, D.C.: U.S. Government Printing Office, 1951): 36-38.
  • NIST Recommendation for Random Number Generation Using Deterministic Random Bit Generators

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