▷ Generar numeros al azar | Actualizado julio 2024

generador de enteros aleatorios

Se puede programar una máquina para que genere lo que se puede llamar números “aleatorios”, pero la máquina siempre está a merced de su programación. “En una máquina completamente determinista no se puede generar nada que pueda llamarse realmente una secuencia aleatoria de números”, dice Ward, “porque la máquina sigue el mismo algoritmo para generarlos. Normalmente, eso significa que empieza con un número ‘semilla’ común y luego sigue un patrón”. Los resultados pueden ser lo suficientemente complejos como para que el patrón sea difícil de identificar, pero como se rige por un algoritmo cuidadosamente definido y que se repite constantemente, los números que produce no son verdaderamente aleatorios. “Son lo que llamamos números ‘pseudoaleatorios'”, dice Ward.
Para la mayoría de las aplicaciones, un número pseudoaleatorio es suficiente, añade. “Por ejemplo, si quieres hacer un muestreo aleatorio de un gran conjunto de datos, necesitarás números para introducir en el programa de forma que las muestras estén distribuidas más o menos uniformemente. Utilizar números pseudoaleatorios es perfectamente aceptable en este caso porque no hay ninguna ventaja cuantitativa en el grado de aleatoriedad”. Del mismo modo, un reproductor de CD en modo “aleatorio” probablemente esté reproduciendo en realidad en modo pseudoaleatorio, con un patrón que es discernible si se escucha con suficiente atención.

generador de números aleatorios 1-10

La clase tf.random.Generator se utiliza en los casos en que se desea que cada llamada al RNG produzca resultados diferentes. Mantiene un estado interno (gestionado por un objeto tf.Variable) que se actualizará cada vez que se generen números aleatorios. Debido a que el estado es gestionado por tf.Variable, disfruta de todas las facilidades proporcionadas por tf.Variable, tales como un fácil checkpointing, dependencia automática de control y seguridad de hilos.
Hay varias formas de crear un objeto generador. La más sencilla es Generator.from_seed, como se muestra arriba, que crea un generador a partir de una semilla. Una semilla es cualquier número entero no negativo. from_seed también toma un argumento opcional alg que es el algoritmo RNG que será utilizado por este generador:
Cuando se utiliza tf.random.get_global_generator para obtener el generador global, hay que tener cuidado con la colocación del dispositivo. El generador global se crea (desde un estado no determinista) la primera vez que se llama a tf.random.get_global_generator, y se coloca en el dispositivo por defecto en esa llamada. Así, por ejemplo, si el primer sitio al que se llama a tf.random.get_global_generator está dentro de un ámbito de tf.device(“gpu”), el generador global se colocará en la GPU, y el uso del generador global más tarde desde la CPU incurrirá en una copia de la GPU a la CPU.

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WorkingPrecision no es una opción para RandomInteger. Los enteros tienen una precisión infinita, por lo que la precisión está completamente especificada por el nombre de la función.WorkingPrecision no tiene sentido para los enteros pseudoaleatorios:
SeedRandom[seed]sembrar todos los generadores aleatorios en serie actuales con seed y los generadores paralelos con seed + i, donde i es el índice del hilo paralelosembrar sólo el generador aleatorio del hilo actual con seed
Puedes notar que algunos de los resultados parecen ser los mismos. Esto se puede comprobar utilizando Union, que obtiene las sumas distintas del resultado: Así que en este caso, sólo hay ocho sumas distintas de 20. Si ejecutas esto, la longitud de la unión será normalmente igual al número de procesadores que tengas en tu máquina. Esto se debe a que el generador de cada procesador se vuelve a sembrar antes de cada uso, y como el uso de RandomReal en cada caso es el mismo, los resultados son idénticos.Esto define la misma CompiledFunction que antes, pero con un RandomReal utilizado dentro de BlockRandom:Esto ejecuta la CompiledFunction en paralelo:

generador de listas de números aleatorios

Un número aleatorio es un número elegido de un conjunto de números limitados o ilimitados que no tiene un patrón de predicción discernible. El conjunto de números es casi siempre independiente entre sí. Sin embargo, el conjunto de números puede seguir una distribución específica. Por ejemplo, la estatura de los alumnos de un colegio suele seguir una distribución normal en torno a la estatura media. Si la altura de un alumno se elige al azar, el número elegido tiene más posibilidades de acercarse a la altura media que de ser clasificado como muy alto o muy bajo. Los generadores de números aleatorios anteriores suponen que los números generados son independientes entre sí, y que se repartirán uniformemente en toda la gama de valores posibles.
Un generador de números aleatorios, como los anteriores, es un dispositivo que puede generar uno o varios números aleatorios dentro de un ámbito definido. Los generadores de números aleatorios pueden estar basados en hardware o en generadores de números pseudoaleatorios. Los generadores de números aleatorios basados en hardware pueden implicar el uso de un dado, una moneda para lanzarla o muchos otros dispositivos.