López Chávez, Hans IgorHernández Súarez, Cesar AugustoTéllez Rodríguez, María CamilaMejía Mogollón, Johan Steven2019-09-162019-09-162019-06-15http://hdl.handle.net/11349/16346Los 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.The behaviors of some natural physical phenomena are treated as complex systems. The weather, the probability distribution function of electrographic signals or stock exchange prices in economy present long – range dependence. The random number generation can be used to emulate these processes. For this reason, it is interesting to use the memristor features to generate random numbers. According to the above, the investigation object is to identify the presence of long – range dependence and fractal behavior in a random number generator based on memristor. To achieve it, it exposes to different chaotic systems based on memristor to construct the generator. Later, it estimates the Hurst parameter for long-range dependence detection and it is identified the fractality type of data synthesized. Finally, it makes a comparison between the model proposed and beta-MWM algorithm. The results show that the data synthesized have a variable Hurst parameter and monofractal – multifractal behavior. The main contribution of this investigation is the proposal of a new model to trace synthesis with long – range dependence and fractal behavior based on no – linearity of memristor.pdfspaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Análisis multifractalDependencia de rango largoGenerador de números aleatoriosMemristorSistemas caóticosIngeniería Electrónica - Tesis y disertaciones académicasComportamiento caóticoNúmeros aleatoriosMemristorAnálisis multifractalinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccessMultifractal analysisLong range dependenceRandom number generator.MemristorChaotic systemsMonografíaRestringido (Solo Referencia)