Identificación de comportamiento fractal en generador de números aleatorios basado en memristor (2019)
Los comportamientos de algunos fenómenos físicos en la naturaleza son tratados como sistemas complejos. Algunos sistemas complejos como el clima, la función de distribución de probabilidad de señales electrocardiografías o los precios de la bolsa de valores en la economía presentan dependencia de rango largo. Para poder emularlos, a menudo se utilizan generadores de números aleatorios. Por tal razón, resulta interesante hacer uso de las características del memristor para la generación de números aleatorios. De acuerdo con lo anterior, el objetivo del presente trabajo es identificar la presencia de dependencia de rango y comportamiento fractal en un generador de números aleatorios basado en memristor. Para lograr lo anterior, se exponen distintos sistemas caóticos basados en memristor para construir un generador de números aleatorios. Posteriormente, se estima el parámetro de Hurst para la detección de dependencia de rango largo y se identifica el tipo de fractalalidad en los datos sintetizados. Por último, se realiza una comparación entre el modelo propuesto en la investigación y el algoritmo beta-MWM. Los resultados alcanzados evidencian que los datos sintetizados a partir del generador propuesto poseen un parámetro de Hurst variable y un comportamiento tanto monofractal como multifractal. El principal aporte de esta investigación es la propuesta de un nuevo modelo para la síntesis de trazas con dependencia de rango largo y comportamiento fractal basado en la no linealidad del memristor.