Моделирование случайных непрерывных величин

Моделирование случайных непрерывных величин  [c.39]

Определение Стандартный метод моделирования случайной непрерывной величины (метод обратной функции) - преобразование вида S, = ф(а), где (р(у) - строго непрерывная и  [c.39]


Следовательно, в предположении монотонного возрастания ф(х) мы получаем единственную моделирующую формулу % = F l(a), которая представляет собой стандартный метод моделирования случайной непрерывной величины.  [c.39]

Функция вероятности дискретной случайной переменной (или функция плотности вероятности для непрерывных случайных величин) предоставляет информацию о вероятности для переменной принять определенное значение (или в случае непрерывного процесса — информацию о вероятности нахождения в определенном промежутке). Даже если событие, для которого происходит моделирование, произойдет всего один раз, появляется осознание того, что если бы оно было повторено много раз, случайная переменная приняла бы значения, соразмерные с этими вероятностями.  [c.410]

При имитационном моделировании поток событий чаще всего воспроизводится через интервалы времени между соседними событиями. Если время между соседними событиями случайно, то в зависимости от вида распределения воспроизведение его в ЭВМ происходит в соответствии с теми способами, которые были рассмотрены при имитации непрерывных случайных величин, причем случайной величиной является длительность интервала между соседними событиями. Например, для простейшего потока событий время между событиями подчинено показательному закону следовательно, имитация данного потока должна происходить в соответствии с выражением (9.4). Модификация простейшего потока — поток Эрланга — получается в результате имитации простейшего потока и последующего просеивания его событий в соответствии с порядком этого потока. Регулярный поток в системе легко имитируется, так как он задается постоянным временем интервала между событиями. Аналогичным образом могут быть смоделированы и потоки более общего вида через задание соответствующего распределения интервалов между соседними событиями в потоке.  [c.208]


В основе предлагаемого конспекта лекций лежат лекции, прочитанные на факультете прикладной математики и информатики НГТУ в период с 1995 по 2002 год. В работе содержатся материалы по моделированию дискретных и непрерывных случайных величин, векторов и процессов, по методам моделирования систем массового обслуживания, теории линейных экономических моделей. Конспект предназначен для студентов 4 курса специальности Прикладная математика .  [c.2]

Смотреть страницы где упоминается термин Моделирование случайных непрерывных величин

: [c.64]