Descripción: El Cuasi-Monte Carlo es un método numérico que utiliza secuencias de baja discrepancia para mejorar la precisión de las estimaciones en simulaciones y cálculos. A diferencia del método Monte Carlo tradicional, que se basa en la generación de números aleatorios, el Cuasi-Monte Carlo emplea puntos que están distribuidos de manera más uniforme en el espacio, lo que permite una convergencia más rápida y eficiente en la obtención de resultados. Este enfoque es especialmente útil en aplicaciones donde se requiere una alta precisión, como en el procesamiento de imágenes, la integración numérica y la optimización. Las secuencias de baja discrepancia, como las secuencias de Sobol o Halton, son fundamentales en este método, ya que garantizan que los puntos muestreados cubran el espacio de manera más equitativa, reduciendo así el error de estimación. En el contexto general, el Cuasi-Monte Carlo puede ser utilizado para mejorar algoritmos en diversas aplicaciones tecnológicas, donde la precisión en la estimación de parámetros es crucial para obtener resultados de alta calidad.
