рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Раздел Философия
/
Псевдослучайные числа

Реферат Курсовая Конспект

Выберите учебное заведение

Псевдослучайные числа

Псевдослучайные числа - раздел Философия, ИССЛЕДОВАНИЕ ОПЕРАЦИЙ. Методические указания по выполнению лабораторных работ Пригодность Случайных Чисел Определяется Не Процессом Их Получения, А Тем, Чт...

Пригодность случайных чисел определяется не процессом их получения, а тем, что они должны обладать интересующими нас свойствами независимых, равномерно распределенных СВ.

Определение. Последовательность чисел , которые вычисляются по какой-либо заданной формуле и могут быть использованы вместо случайных чисел при решении задач численным методом, называются псевдослучайными числами.

Из сказанного следует, что оказываются тождественными те свойства случайных и псевдослучайных чисел, которые требуются для решения широкого круга задач. По отношению к этим задачам разница между физически генерируемыми случайными числами и псевдослучайными практически отсутствует. К преимуществам псевдослучайных чисел можно отнести:

– небольшие затраты машинного времени для их получения;

– возможность многократного повторного воспроизведения одной и той же последовательности чисел при необходимости;

– большой период повторения;

– необходимость однократного тестирования алгоритмов вычисления псевдослучайных чисел.

Из последнего утверждения следует, что разрабатываемые датчики случайных чисел необходимо подвергать проверке
с помощью специальных тестов, которые должны подтверждать их независимость и равномерность распределения. Важной характеристикой последовательности случайных чисел является ее периодичность. Это означает, что имеется некоторый достаточно большой номер , начиная с которого случайные числа начинают повторяться. Очевидно, что использование при моделировании «большего» отрезка последовательности , чем период повторения, приведет к бессмысленному повторению испытаний в одних и тех же условиях.

Развернуть

Открыть в широком формате

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

ИССЛЕДОВАНИЕ ОПЕРАЦИЙ. Методические указания по выполнению лабораторных работ

ТОМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ... СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ И РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ ТУСУР... Кафедра автоматизированных систем управления АСУ...

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Псевдослучайные числа

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Алгоритмы генераторов псевдослучайных чисел
Во всех языках программирования (Pascal, C/C++, Java и т. д.) и в приложениях Excel, MathCad, MathLab и др. есть стандартная функция, возвращающая случайное число. При этом существует возможнос

Метод Фибоначчи с запаздыванием
Статистические свойства чисел, генерируемых линейным конгруэнтным алгоритмом, делают невозможным их использование для решения задач, чувствительных к качеству случайных чисел. В связи с этим линейн

Оценка точности результатов, полученных методом Монте-Карло
Оценка точности результатов, полученных методом Монте-Карло, основана на центральной предельной теореме теории вероятностей, теореме Чебышева и ее следствиях. Из которых следует, что при большом об

Моделирование дискретных случайных величин
Рассмотрим дискретную СВ с рядом распределения

Моделирование случайных событий
Рассмотрим полную группу несовместных событий с вероятностями

Моделирование непрерывной случайной величины
Рассмотрим непрерывную СВ с плотностью вероятности

Экспоненциальное распределение
Случайной величине с экспоненциальной плотностью вероятности

Распределение вероятностей числа событий на интервале времени для пуассоновской СВ с параметром определяется выражением
. (14) Пуассоновский поток событий является простейшим потоком, для которого интервалы в

Гауссовская случайная величина
Гауссовская (нормальная) СВ имеет плотность вероятности

Случайная величина с логнормальным распределением
Плотность вероятности СВ с логнормальным распределением имеет вид:

Основы теории систем массового обслуживания
При решении различных задач часто приходится сталкиваться с анализом эффективности работы систем массового обслуживания (СМО). Примеры СМО: телефонная станция, ремонтные мастерские, билетные кассы,

Потоки событий
Основным понятием при рассмотрении случайных процессов, протекающих в системах с дискретными состояниями и непрерывным временем, к которым относятся СМО, является понятие потока событий

Многоканальная СМО с ожиданием
Структура многоканальной СМО показана на рис. 8. Рис. 8 Число мест в очереди равно

Основные характеристики СМО
Ниже перечислены основные характеристики СМО, определяемые при решении задач анализа. Аналитические результаты в виде формул приведены для случая пуассоновского потока заявок со средней интенсивнос

Моделирование систем массового обслуживания
Рассмотрим пример, связанный с моделированием методом Монте-Карло системы массового обслуживания. Имеется одноканальная СМО

Результаты тестирования датчиков случайных чисел
Pascal Borland C MSVC 6.0* MSVC 2005** Python Алго- ритм ЛКМ

Критерий согласия хи-квадрат Пирсона
Критерием согласия называют статистический критерий проверки гипотезы о предполагаемом законе неизвестного распределения, полученного на основе выборочных данных. Для этого вводится количественная