¿Qué tan aleatorio es el pseudoaleatorio?: Un análisis comparativo de algoritmos de generación de números pseudoaleatorios PRNGS con Python.

Abstract

La investigación tuvo como objeto de estudios el proceso de generación de números pseudoaleatorios, realizando un análisis comparativo entre los algoritmos de generación de números pseudoaleatorios (PRNGs) implementado en Python, clásicos y modernos. Los algoritmos se desarrollaron en Colab de Google, y se generaron cinco grupos de algoritmos de un millón de números de 4 dígitos, almacenados en el Drive de google. Las pruebas se implementaron igualmente en Python con Colab de Google. La investigación se desarrolló bajo un alcance descriptivo, enfoque cuantitativo y diseño cuasi experimental. Los análisis realizados fueron de previsibilidad, correlaciones, periodos cortos y sesgos, con el objetivo general de Analizar la calidad de diferentes algoritmos de generación de números pseudoaleatorios (PRNGs) Los resultados evidencian la diferencia entre los PRNGs clásicos y modernos, obteniéndose mejores resultados en los algoritmos modernos. Finalmente se presentas conclusiones y recomendaciones.

The research focused on the process of generating pseudo-random numbers, performing a comparative analysis between classic and modern pseudo-random number generation algorithms (PRNGs) implemented in Python. The algorithms were developed in Google Colab, and five groups of algorithms were generated with one million 4-digit numbers, stored in Google Drive. The tests were also implemented in Python with Google Colab. The research was conducted using a descriptive scope, quantitative approach, and quasi-experimental design. The analyses performed were of predictability, correlations, short periods, and biases, with the overall objective of analyzing the quality of different pseudo-random number generation algorithms (PRNGs). The results show the difference between classic and modern PRNGs, with better results obtained in modern algorithms. Finally, conclusions and recommendations are presented.