Practica No. 5: Generar números pseudo-aleatorios por métodos congruenciales lineales.
Enviado por Octavio Velázquez • 4 de Marzo de 2016 • Práctica o problema • 1.351 Palabras (6 Páginas) • 217 Visitas
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INSTITUTO TECNOLÓGICO DE JIQUILPAN
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SIMULACIÓN
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Practica No. 5:
Generar números pseudo-aleatorios por métodos congruenciales lineales.
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PROFESOR:
Ing. Juan Pedro Quiñones Reyes.
PRESENTA:
Ingeniería en Sistemas Computacionales
JIQUILPAN DE JUAREZ, MICH. A 29 DE FEBRERO DEL 2016
OBJETIVO: Realizar la generación de números pseudo-aleatorios por métodos congruenciales lineales y no lineal cuadrático, con ayuda de una hoja de cálculo.
MATERIAL Y EQUIPO NECESARIO:
CANTIDAD / UNIDAD | DESCRIPCIÓN |
1 / equipo | Computadora. |
1 / software | Microsoft Office 2010. |
1 / Hoja | Tabla de Dígitos eatorios. |
1 / pieza | Tabla de llenado de datos |
RESULTADOS LOGRADOS:
Bueno, algunos de los resultados logrados fue que brinda una oportunidad de probar los conocimientos adquiridos a lo largo de la vida así como pueden ser procesos importantes, comprensión, reflexión, y algunas toma de decisiones sobre todo el conjunto del trabajo.
Resultados obtenidos con las tablas:
Método congruencial lineal |
| ||||
c | m | residuo | 21 | ||
21 | 32 | 10 | 0.5000 | ||
21 | 32 | 31 | 1.5500 | ||
21 | 32 | 20 | 1.0000 | ||
21 | 32 | 9 | 0.4500 | ||
21 | 32 | 30 | 1.5000 | ||
21 | 32 | 19 | 0.9500 | ||
21 | 32 | 8 | 0.4000 | ||
21 | 32 | 29 | 1.4500 | ||
21 | 32 | 18 | 0.9000 | ||
21 | 32 | 7 | 0.3500 | ||
21 | 32 | 28 | 1.4000 | ||
21 | 32 | 17 | 0.8500 | ||
21 | 32 | 6 | 0.3000 | ||
21 | 32 | 27 | 1.3500 | ||
21 | 32 | 16 | 0.8000 | ||
21 | 32 | 5 | 0.2500 | ||
21 | 32 | 26 | 1.3000 | ||
21 | 32 | 15 | 0.7500 | ||
21 | 32 | 4 | 0.2000 | ||
21 | 32 | 25 | 1.2500 | ||
21 | 32 | 14 | 0.7000 | ||
21 | 32 | 3 | 0.1500 | ||
21 | 32 | 24 | 1.2000 | ||
21 | 32 | 13 | 0.6500 | ||
21 | 32 | 2 | 0.1000 | ||
21 | 32 | 23 | 1.1500 | ||
21 | 32 | 12 | 0.6000 | ||
21 | 32 | 1 | 0.0500 | ||
21 | 32 | 22 | 1.1000 | ||
21 | 32 | 11 | 0.5500 | ||
21 | 32 | 0 | 0.0000 | ||
21 | 32 | 21 | 1.0500 | ||
21 | 32 | 10 | 0.5000 | ||
21 | 32 | 31 | 1.5500 | ||
21 | 32 | 20 | 1.0000 | ||
21 | 32 | 9 | 0.4500 | ||
21 | 32 | 30 | 1.5000 | ||
21 | 32 | 19 | 0.9500 | ||
21 | 32 | 8 | 0.4000 | ||
21 | 32 | 29 | 1.4500 | ||
21 | 32 | 18 | 0.9000 | ||
21 | 32 | 7 | 0.3500 | ||
21 | 32 | 28 | 1.4000 | ||
21 | 32 | 17 | 0.8500 | ||
21 | 32 | 6 | 0.3000 | ||
21 | 32 | 27 | 1.3500 | ||
21 | 32 | 16 | 0.8000 | ||
21 | 32 | 5 | 0.2500 | ||
21 | 32 | 26 | 1.3000 | ||
21 | 32 | 15 | 0.7500 | ||
| Método lineal multiplicativo |
| |||
a | c | m | residuo | 21 | |
19 | 0 | 4 | 3 | 1.0000 | |
19 | 0 | 4 | 1 | 0.3333 | |
19 | 0 | 4 | 3 | 1.0000 | |
19 | 0 | 4 | 1 | 0.3333 | |
19 | 0 | 4 | 3 | 1.0000 | |
19 | 0 | 4 | 1 | 0.3333 | |
19 | 0 | 4 | 3 | 1.0000 | |
19 | 0 | 4 | 1 | 0.3333 | |
19 | 0 | 4 | 3 | 1.0000 | |
19 | 0 | 4 | 1 | 0.3333 | |
19 | 0 | 4 | 3 | 1.0000 | |
19 | 0 | 4 | 1 | 0.3333 | |
19 | 0 | 4 | 3 | 1.0000 | |
19 | 0 | 4 | 1 | 0.3333 | |
19 | 0 | 4 | 3 | 1.0000 | |
19 | 0 | 4 | 1 | 0.3333 | |
19 | 0 | 4 | 3 | 1.0000 | |
19 | 0 | 4 | 1 | 0.3333 | |
19 | 0 | 4 | 3 | 1.0000 | |
19 | 0 | 4 | 1 | 0.3333 | |
19 | 0 | 4 | 3 | 1.0000 | |
19 | 0 | 4 | 1 | 0.3333 | |
19 | 0 | 4 | 3 | 1.0000 | |
19 | 0 | 4 | 1 | 0.3333 | |
19 | 0 | 4 | 3 | 1.0000 | |
19 | 0 | 4 | 1 | 0.3333 | |
19 | 0 | 4 | 3 | 1.0000 | |
19 | 0 | 4 | 1 | 0.3333 | |
19 | 0 | 4 | 3 | 1.0000 | |
19 | 0 | 4 | 1 | 0.3333 | |
19 | 0 | 4 | 3 | 1.0000 | |
19 | 0 | 4 | 1 | 0.3333 | |
19 | 0 | 4 | 3 | 1.0000 | |
19 | 0 | 4 | 1 | 0.3333 | |
19 | 0 | 4 | 3 | 1.0000 | |
19 | 0 | 4 | 1 | 0.3333 | |
19 | 0 | 4 | 3 | 1.0000 | |
19 | 0 | 4 | 1 | 0.3333 | |
19 | 0 | 4 | 3 | 1.0000 | |
19 | 0 | 4 | 1 | 0.3333 | |
19 | 0 | 4 | 3 | 1.0000 | |
19 | 0 | 4 | 1 | 0.3333 | |
19 | 0 | 4 | 3 | 1.0000 | |
19 | 0 | 4 | 1 | 0.3333 | |
19 | 0 | 4 | 3 | 1.0000 | |
19 | 0 | 4 | 1 | 0.3333 | |
19 | 0 | 4 | 3 | 1.0000 | |
19 | 0 | 4 | 1 | 0.3333 | |
19 | 0 | 4 | 3 | 1.0000 | |
19 | 0 | 4 | 1 | 0.3333 | |
Método lineal aditivo | |||||
m | 11 |
| |||
16 | 57 |
| |||
16 | 56 |
| |||
16 | 97 |
| |||
16 | 63 |
| |||
16 | 23 |
| |||
16 | 21 |
| |||
16 | 42 |
| |||
16 | 24 |
| |||
16 | 37 |
| |||
16 | 27 |
| |||
16 | 16 |
| |||
16 | 21 |
| |||
16 | 52 |
| |||
16 | 83 |
| |||
16 | 32 |
| |||
16 | 92 |
| |||
16 | 35 |
| |||
16 | 37 |
| |||
16 | 98 |
| |||
16 | 66 |
| |||
16 | 22 |
| |||
16 | 33 |
| |||
16 | 12 | 0.8000 | |||
16 | 5 | 0.3333 | |||
16 | 13 | 0.8667 | |||
16 | 14 | 0.9333 | |||
16 | 13 | 0.8667 | |||
16 | 4 | 0.2667 | |||
16 | 9 | 0.6000 | |||
16 | 3 | 0.2000 | |||
16 | 11 | 0.7333 | |||
16 | 0 | 0.0000 | |||
16 | 11 | 0.7333 | |||
16 | 11 | 0.7333 | |||
16 | 0 | 0.0000 | |||
16 | 4 | 0.2667 | |||
16 | 7 | 0.4667 | |||
16 | 7 | 0.4667 | |||
16 | 3 | 0.2000 | |||
16 | 6 | 0.4000 | |||
16 | 11 | 0.7333 | |||
16 | 13 | 0.8667 | |||
16 | 15 | 1.0000 | |||
16 | 5 | 0.3333 | |||
16 | 6 | 0.4000 | |||
16 | 2 | 0.1333 | |||
16 | 7 | 0.4667 | |||
16 | 4 | 0.2667 | |||
16 | 2 | 0.1333 | |||
16 | 15 | 1.0000 | |||
Metodo congruencial no lineal cuadrático |
|
| |||
a | b | m | c | residuo | 21 |
10 | 21 | 64 | 21 | 8 | 0.1270 |
10 | 21 | 64 | 21 | 61 | 0.9683 |
10 | 21 | 64 | 21 | 48 | 0.7619 |
10 | 21 | 64 | 21 | 5 | 0.0794 |
10 | 21 | 64 | 21 | 56 | 0.8889 |
10 | 21 | 64 | 21 | 45 | 0.7143 |
10 | 21 | 64 | 21 | 32 | 0.5079 |
10 | 21 | 64 | 21 | 53 | 0.8413 |
10 | 21 | 64 | 21 | 40 | 0.6349 |
10 | 21 | 64 | 21 | 29 | 0.4603 |
10 | 21 | 64 | 21 | 16 | 0.2540 |
10 | 21 | 64 | 21 | 37 | 0.5873 |
10 | 21 | 64 | 21 | 24 | 0.3810 |
10 | 21 | 64 | 21 | 13 | 0.2063 |
10 | 21 | 64 | 21 | 0 | 0.0000 |
10 | 21 | 64 | 21 | 21 | 0.3333 |
10 | 21 | 64 | 21 | 8 | 0.1270 |
10 | 21 | 64 | 21 | 61 | 0.9683 |
10 | 21 | 64 | 21 | 48 | 0.7619 |
10 | 21 | 64 | 21 | 5 | 0.0794 |
10 | 21 | 64 | 21 | 56 | 0.8889 |
10 | 21 | 64 | 21 | 45 | 0.7143 |
10 | 21 | 64 | 21 | 32 | 0.5079 |
10 | 21 | 64 | 21 | 53 | 0.8413 |
10 | 21 | 64 | 21 | 40 | 0.6349 |
10 | 21 | 64 | 21 | 29 | 0.4603 |
10 | 21 | 64 | 21 | 16 | 0.2540 |
10 | 21 | 64 | 21 | 37 | 0.5873 |
10 | 21 | 64 | 21 | 24 | 0.3810 |
10 | 21 | 64 | 21 | 13 | 0.2063 |
10 | 21 | 64 | 21 | 0 | 0.0000 |
10 | 21 | 64 | 21 | 21 | 0.3333 |
10 | 21 | 64 | 21 | 8 | 0.1270 |
10 | 21 | 64 | 21 | 61 | 0.9683 |
10 | 21 | 64 | 21 | 48 | 0.7619 |
10 | 21 | 64 | 21 | 5 | 0.0794 |
10 | 21 | 64 | 21 | 56 | 0.8889 |
10 | 21 | 64 | 21 | 45 | 0.7143 |
10 | 21 | 64 | 21 | 32 | 0.5079 |
10 | 21 | 64 | 21 | 53 | 0.8413 |
10 | 21 | 64 | 21 | 40 | 0.6349 |
10 | 21 | 64 | 21 | 29 | 0.4603 |
10 | 21 | 64 | 21 | 16 | 0.2540 |
10 | 21 | 64 | 21 | 37 | 0.5873 |
10 | 21 | 64 | 21 | 24 | 0.3810 |
10 | 21 | 64 | 21 | 13 | 0.2063 |
10 | 21 | 64 | 21 | 0 | 0.0000 |
10 | 21 | 64 | 21 | 21 | 0.3333 |
10 | 21 | 64 | 21 | 8 | 0.1270 |
10 | 21 | 64 | 21 | 61 | 0.9683 |
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