ALGORITMOS PARA ENCRIPTACIÓN DE DATOS

ALGORITMOS PARA ENCRIPTACIÓN DE DATOS

Vega Lebrún Carlos
Arvizu Gutiérrez Diego
García Santillán Arturo

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Capitulo 3. Método y Técnica de Diseño

3.1 MÉTODO

3.1.1 OBJETO ESTUDIADO

Existen actualmente varios algoritmos para la optimización del ancho de banda. Algunos de ellos emplean técnicas para la estimación del ancho de banda considerando un tráfico real (tipo cruzado) para su funcionamiento.

Para este trabajo se analizarán dos Algoritmos, el primero de ellos (envolvente empírica) considera al video cómo un tipo de tráfico para hacer su análisis y comprobación matemática. El segundo de ellos (reducción de secuencia molecular) considera cualquier tipo de tráfico.

Ambos algoritmos cumplen con la eficiencia que demanda la complejidad computacional del análisis de algoritmos.

3.2 TÉCNICA DE DISEÑO

3.2.1 Introducción al Estudio de Algoritmos

Un algoritmo es un conjunto de reglas que da una secuencia de operaciones para resolver un tipo específico de problema, el cual tiene 5 características importantes:

1. Finito. Un algoritmo debe siempre terminar después de un número de pasos.

2. Definición. Cada paso de un algoritmo debe estar bien definido. Las acciones a ser llevadas a cabo deben especificarse sin ambigüedad y rigurosamente para cada paso.

3. Entada. Un algoritmo tiene cero entradas o más entradas, es decir, cantidades que son dadas para inicializarse antes de que el algoritmo comience. Estas entradas son tomadas de conjuntos específicos de objetos.

4. Salida. Un algoritmo tiene una o más salidas, es decir, cantidades que tienen una relación específica con las entradas.

5. Efectividad. Un algoritmo también es, generalmente pensado para ser efectivo, esto significa que todas las operaciones a ser ejecutadas en el algoritmo deben ser suficientemente básicas, tales que pueden desde un principio estar dadas exactamente y ejecutarse totalmente en un tiempo finito por el hombre usando papel y lápiz.

El estudio de algoritmos es la parte principal de la ciencia de la computación. En los últimos años se ha caracterizado por un avance significativo en dicho campo; estos avances se han enfocado principalmente hacia desarrollo de algoritmos más rápidos para ciertas aplicaciones, así cómo a ciertos problemas para los cuales los algoritmos son ineficientes.

3.2.2 Análisis de eficiencia de un Algoritmo

En la práctica no sólo se requieren algoritmos, sino que sean buenos en algún sentido. Un criterio para la evaluación de la eficiencia de un algoritmo es el tiempo que tarda en su ejecución misma, bajo ciertas condiciones de entrada.

El hablar de análisis de eficiencia de un algoritmo, en tiempo de ejecución, muestra una medida de complejidad; así mismo se considera que la mayoría de los algoritmos tienen un espacio limitado y que responde a una función lineal del tamaño de la entrada. O sea, que el tiempo que tarda un algoritmo en ejecutarse va estrechamente ligado con la función lineal que lo represente. Para el caso de estudio de los algoritmos a analizar la complejidad es de O (log m) donde “m” es un valor pequeño (entre 20 y 100 puntos envolventes) y O (n) donde “n” es el número de símbolos de entrada. O es el nombre de la función (conocida dentro de la complejidad computacional como O – Grande).