рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Реферат Курсовая Конспект

Проверочные тесты

Проверочные тесты - раздел Образование, МОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМ Программная Реализация Датчика Псевдослучайных, Квазиравномерно Распределенны...

Программная реализация датчика псевдослучайных, квазиравномерно распределенных чисел может быть получена любым программистом на основе разработанного им алгоритма с применением либо аналитических методов, либо методов перемешивания. Качество датчика необходимо проверить. Осуществляются проверки путем применения проверочных тестов. Рассмотрим проверочные тесты.

Тест частот. Отрезок [0; 1] разбивается на m (обычно 10 ‑ 20) равных интервалов, как это показано на рис. 3.13.

 

Рис. 3.13

 

Датчик псевдослучайных, квазиравномерно распределенных чисел генерирует N величин, каждая из которых принадлежит одному из m отрезков.

В результате проведения N испытаний будут получены эмпирические частоты ni, представляющие собой число попаданий чисел датчика в интервал i, i=. Деление частот ni на число опытов N даст эмпирические частоты.

Если рассматривать теоретическое равномерное распределение случайной величины на отрезке [0; 1], то теоретические вероятности попадания в каждый из m отрезков одинаковы и равны значению 1/m.

Для проверки согласия датчика псевдослучайных, квазиравномерно распределенных чисел и теоретического равномерного распределения полученные эмпирические частости ni/N, (), сравнивают с теоретическими вероятностями 1/m.

Согласие проверяется по критерию c2, так как случайная величина

(3.26)

подчиняется распределению c2с (m‑1) степенями свободы, где N — объем выборки (число опытов).

На рис. 3.14 приведен алгоритм теста частот. Рассмотрим его работу.

 

Рис. 3.14

 

В подпрограмме WWOD осуществляется ввод исходных данных для моделирования: N=0 — начальный такт моделирования; NZ — заданное число тактов моделирования (число опытов); m — число интервалов разбиения отрезка [0; 1]. В подпрограмме WWOD также осуществляется обнуление необходимых для работы идентификаторов и счетчиков.

В блоке 2 происходит наращивание тактов моделирования. В блоке 3 датчиком случайных чисел генерируется число Х. Затем это число Х сравнивается с правыми границами интервалов разбиения отрезка [0; 1]. Для этого в блоках 4 — 6 организован цикл по переменной I и сравнение числа Х с числом А, которое последовательно принимает значения: 1/m, 2/m, 3/m, …, m/m.

При выполнении условия Х£A содержимое соответствующего счетчика увеличивается на единицу (см. блок 7).

В блоке 8 осуществляются проверки выполнения числа опытов. Если датчик псевдослучайных, квазиравномерно распределенных чисел выполнил генерацию заданного числа опытов NZ, то в блоке 9 происходит вычисление случайной величины c2.

В подпрограмме WIWOD (см. блок 10) на экран дисплея выводятся значения случайной величины c2, счетчиков K[I], в которых подсчитаны частоты ni, а также могут быть выведены гистограммы эмпирических частостей =ni/N=K[I]/NZ, как это показано на рис. 3.14.

На рис. 3.15 приведены гистограммы для заданного числа опытов NZ =10000. Очевидно, что форма гистограммы частот должна совпадать с формой гистограммы частостей, т.к. эмпирические частости определяются по формуле =K[I]/NZ.

Тесты пар частот. Пусть датчик псевдослучайных, квазиравномерно распределенных чисел генерирует последовательность чисел Х12,...,ХN. Рассматриваются последовательные пары случайных чисел. Квадрат со сторонами [0; 1] на [0; 1] делится на m2 частей, как это показано на рис. 3.15.

Если пары образовать в виде (Х12), (Х34)..., то каждая пара случайно попадает в одно из m2 делений квадратной таблицы. Пары (Х12), (Х34)... взаимно независимы и результат их попадания в одно из m2 делений квадратной таблицы оценивается эмпирической частотой nij.

Если рассматривать теоретическое равномерное распределение случайной величины на отрезке [0; 1] и образование из чисел таких же пар, то теоретические вероятности попадания в каждый из m2 делений квадратной таблицы одинаковы и равны значению 1/m2.

Рис. 3.15

 

Рис. 3.16

 

Для проверки согласия по данному тесту пар частот датчика псевдослучайных, квазиравномерно распределенных чисел и теоретического равномерного распределения полученные эмпирические частости 2nij/N, (i,j=),сравнивают с теоретическими вероятностями 1/m2. Согласие проверяется по критерию c2, так как случайная величина

(3.27)

распределена по закону c2 с (m2-m) степенями свободы, где N/2 — объем выборки пар случайных величин, генерированных датчиком псевдослучайных, квазиравномерно распределенных чисел. На рис. 3.17 приведен алгоритм для рассмотренного теста пар частот.

 

 

Рис. 3.17

В подпрограмме WWOD осуществляется ввод исходных данных для моделирования:

- N=0 — начальный такт моделирования;

- NZ — заданное число тактов моделирования;

- m — число интервалов разбиения отрезка [0; 1], происходит обнуление необходимых для работы идентификаторов и счетчиков.

В блоке 2 происходит наращивание тактов моделирования. В блоке 3 датчиком случайных чисел генерируется число Х. Затем в блоках 4 — 6 определяется индекс I. В блоке 7 датчиком случайных чисел генерируется второе число Х (тем самым образована пара (Х1, Х2)). В блоках 8 — 10 определяется индекс J.

В блоке 11 в счетчиках K[I,J] осуществляется подсчет частот попадания случайных пар (Хi, Хj) в соответствующие деления квадратной таблицы. В блоке 12 осуществляются проверки выполнения числа опытов. Если датчик псевдослучайных, квазиравномерно распределенных чисел выполнил генерацию заданного числа опытов NZ/2, то в блоке 13 происходит вычисление случайной величины c2.

В подпрограмме WIWOD (см. блок 14) на экран дисплея выводятся значения случайной величины c2, счетчиков K[I,J], значения эмпирических частостей =2nij/N=2K[I,J]/NZ. Генерируемая выборка в данном методе используется неэффективно. Можно пары образовать в следующем виде: (Х1, Х2),(Х2, Х3),(Х3, Х4),... .

Этот метод образования пар более эффективен, так как полнее использует выборку чисел, но из-за зависимостей пар случайная величина c2 определится по формуле

, (3.28)

где .

Случайная величина c2будет определена распределением c2 с (m2m) степенями свободы.

На рис. 3.18 приведен алгоритм для рассмотренного теста пар частот с эффективным использованием выборки.

 

Рис. 3.18

 

В данном алгоритме в блоке 2 генрируется число Х1, а затем в блоках 3 — 5 определяется индекс I. В блоке 6 происходит наращивание тактов моделирования. В блоке 7 датчиком случайных чисел генерируется число Х. В блоках 8 — 10 определяется индекс J (тем самым образована пара (Х1, Х2)). В блоке 11 в счетчиках K[I,J] осуществляется подсчет частот попадания случайных пар в деления квадратной таблицы. В блоке 12 индексу I присваивается значение индекса J. При N=2 будет образована пара (Х2, Х3) и т.д.

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

МОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМ

Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего учреждения высшего профессионального образования... Южный федеральный университет...

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

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:

Определение системы
  Системный анализ ¾ совокупность методов решения задач при проектировании и исследовании систем. Применение системного подхода состоит в исследовании изучаемого объекта как си

Концептуальное определение модели
  В рамках системного подхода к решению задач исследования и проектирования систем необходимо найти модель системы. Так как модель ¾ объект заменительно объекта оригинала, то д

Фоpмализация
  Как было отмечено выше, системный подход определяет необходимость и назначение моделирования, а построение моделей начинается с формализации исследуемого объекта. Процесс ф

Инеpционные модели
Для динамических систем с последействием (с предысторией) следует при моделировании исследуемого параметра учитывать предшествующие значения этого параметра. Для моделирования динамических систем с

Модели на оcнове пеpедаточныx функций
  При моделировании дискретных систем осуществляют решение разностных уравнений, устанавливающих связь между входом и выходом системы. Применение Z-пpеобpазования прев

Конечные автоматы
2.5.1. Понятие конечного автомата. Для моделиpования динамичеcкиx cиcтем, функциониpующиx в диcкpетном вpемени, пpименяетcя аппаpат конечныx автоматов. Теоpия конечныx авт

МОДЕЛИРОВАНИЕ CТОXАCТИЧЕCКИХ ОБЪЕКТОВ
3.1. Примеры стохастических объектов Если изменения входных параметров объекта, смена состояний объекта или изменения его выходных параметров происходят случайным образом, то данные объект

Методы моделирования cлучайныx фактоpов
  Для моделирования случайных факторов необходим «эталон», позволяющий осуществлять сравнение величин. Здесь просматривается аналогия с измерениями. Для измерения длины необходим этал

Имитация cлучайныx cобытий
Пусть события S1, S2,..., Sm образуют полную группу несовместимых событий, каждое из которых может произойти с вероятностью Рi

Имитация непрерывных случайных величин
Если событие Х принимает значения в некоторой области непрерывных величин, то для аналитического моделирования непрерывных событий применяют функцию распределения вероятностей F(Х<х)

Фикcация и обpаботка pезультатов моделиpования
  Пpи pеализации моделиpующего алгоpитма на ЭВМ следует так оpганизовать фикcацию и обpаботку pезультатов моделиpования, чтобы оценки для иcкомыx величин фоpмиpовалиcь поcтепенно по x

Количеcтво pеализаций опытов при имитационном моделированиии
  Если x*(t) ¾ результат измерения некоторой величины x(t), то текущая погрешность дискретизации определится так: d(t)=x(t)‑x*

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Теория систем и методы системного анализа в управлении и связи / В.Н. Волкова, В.А. Воронков, А.А.Денисов и др. ¾ М.: Радио и связь, 1983. ¾ 248 с. 2. Cоветов Б.Я. Моделиp

Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Education Insider Sample
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Реклама
Соответствующий теме материал
  • Похожее
  • Популярное
  • Облако тегов
  • Здесь
  • Временно
  • Пусто
Теги