рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Раздел Философия
/
Моделирование дискретных случайных величин

Реферат Курсовая Конспект

Выберите учебное заведение

Моделирование дискретных случайных величин

Моделирование дискретных случайных величин - раздел Философия, ИССЛЕДОВАНИЕ ОПЕРАЦИЙ. Методические указания по выполнению лабораторных работ Рассмотрим Дискретную Св ...

Рассмотрим дискретную СВ с рядом распределения

, (11)

где . Для того чтобы моделировать эту величину, разделим интервал [0; 1] на интервалы (рис. 3) такие, что длина равна вероятности . Можно доказать следующую теорему.

Рис. 3

Теорема. Случайная величина , определенная выраже-нием если , имеет ряд распределения вероятностей (11). Схема моделирования: разыгрываем случайное число и определяем интервала , в который оно попало. В результате получим соответствующее значение СВ (для показанной на рис. 3 реализации ).

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: Моделирование дискретных случайных величин

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:

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

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 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