Датчик случайных величин (чисел) 70, 265 [c.463]
Равномерное распределение на интервале (0,1). В литературе приводились описания разных датчиков случайных величин для получения последовательностей чисел, распределенных по какому-то случайному закону. Основная проблема заключалась в программной реализации равномерного распределений на интервале (О, 1). Существуют различные методы получения такого равномерного распределения. Остановимся на программном генераторе, наиболее подходящем для компьютеров с 32-разрядным словом. Период последовательности, получаемой с помощью такого генератора,. на несколько порядков превосходит период, получаемый по методу, рассмотренному в разд. 1.2. [c.24]
Каково назначение датчика случайных величин [c.57]
Датчик случайных величин - специальная программа, позволяющая получать псевдослучайные наборы чисел, распределенных по заданному закону. В современных компьютерах, если в качестве начальных кодов использовать коды таймера, реально получается последовательность случайных величин. [c.350]
Построим вычислительный эксперимент. Для этого рассмотрим работу машины в течение одного часа. Моделирование состояния системы будем проводить в фиксированные моменты времени с помощью датчика равномерно распределенной случайной величины ен с характеристиками / (ен) = 1, 0 < ен < 1 теи = 0,5, аен = [c.203]
Концепция имитационного моделирования требует предварительного знакомства читателя с методом Монте-Карло, с методологией проведения проверок статистических гипотез, с устройством программных датчиков случайных (псевдослучайных) величин и с особенностями законов распределения случайных величин при моделировании экономических процессов, которые не рассматриваются в типовых программах дисциплины Теория вероятностей . [c.17]
Другими словами, полет, длительность которого равна полета. подвержен возможному прерыванию, а обследование больного (время р5) - это непрерываемое нахождение в конкретной точке на координатной сетке. Значения р5 и р6 в данном случае - конкретные числа. Поэтому, если необходимо все-таки подставить случайные значения, можно использовать датчики псевдослучайных величин, работа с которыми рассматривается в разд. 4.1. [c.114]
Моделирование имитационное — воспроизведение процессов, которые происходят в системе и зависят от основных случайных величин, которые имитируются посредством датчика случайных чисел или псевдослучайных чисел. Алгоритм моделирования той или [c.381]
Тогда для определения случайных величин U. и Т. с помощью датчика случайных чисел в диапазоне 0—1 вырабатываются случайные числа, определяющие случайным образом соответствующие величины [7. и Т.. [c.90]
Процесс статистических испытаний обычно осуществляют с помощью ЭВМ. Значения случайных величин для каждой реализации процесса выбирают с помощью датчиков случайных чисел, которые входят в математическое обеспечение современных ЭВМ. [c.305]
Разобьем отрезок числовой оси от 0 до 1 на участки, пропорциональные финальным вероятностям состояний первый участок, пропорциональный р3 на числовой оси занимает значения от О до 0,07, второй, пропорциональный р2, — от 0,07 до 0,23. третий, пропорциональный ръ — от 0,23 до 1. Выдача датчиком значения случайной величины О <С еп < 0,07 означает попадение системы в третье состояние, при 0,07 < ен < 0,23 система приходит во второе состояние и при 0,23 < ev I — в первое. [c.203]
Для реализации имитационных моделей экономических процессов необходимы датчики псевдослучайных величин и соответствующие моделирующие функции. Обобщенное распределение Эр-ланга и треугольное распределение дают возможность проведения экспресс-оценок причин и следствий возникновения групповых потоков, резких увеличений случайных задержек в очередях, при получении ресурсов, при осуществлении денежных операций (платежей). [c.56]
Часто необходимо получить случайную величину в формате float, распределенную по какому-то закону. В системе Pilgrim есть стандартные 32-разрядные датчики псевдослучайных величин. В каждом узле имеется свой датчик, независимый от датчиков других узлов. [c.131]
На втором этапе случайности нередко вносятся искусственно. Так, при детерминированной модели объекта, зависящей от большого количества факторов (экзогенных переменны ), при ограниченном числе возможных наблюдений эксперимент целесообразно проводить по плану, в к-ром варьируемые факторы и их значения выбираются по правилам, базирующимся на датчики случайных чисел. Подобные планы наз. рандомизированными. Соответств. экспериментальные данные оказываются при использовании таких планов случайными величинами. Идея рандомизации планов наблюдений, предложенная Р. Фишером, оказала большое влияние на развитие математич. статистики. [c.110]