Моделирование случайных дискретных величин

Моделирование случайных дискретных величин  [c.34]

Нестандартные алгоритмы моделирования случайных дискретных величин...........35  [c.34]


Общий метод моделирования случайной дискретной величины основан на очевидном соотношении  [c.34]

Рис. 3.2. Схема моделирования случайных дискретных величин Рис. 3.2. Схема моделирования случайных дискретных величин
Наиболее важными случайными дискретными величинами являются целочисленные с распределением Рк= P(%=k), k=0,l,. .., и связанные простыми рекуррентными формулами PK+i= PK-r(k). Для таких случайных величин значения Рк и Xk можно не хранить в памяти ЭВМ, а моделирование осуществлять по схеме  [c.34]

Моделирование случайных событий. Моделирование случайного события заключается в воспроизведении факта появления или непоявления случайного события в соответствии с заданной его вероятностью. Моделирование полной группы несовместных событий AI, AI. .... Ап, вероятности которых P(Aj) = Р , i = 1, п известны, можно свести к моделированию дискретной случайной величины Y, имеющей закон распределения  [c.125]

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]


Рассмотренная процедура может быть положена в основу выбора направления передачи требований при моделировании замкнутых сетей массового обслуживания. Аналогичным образом можно моделировать дискретные случайные величины при конечном числе их значений. Если имеем дискретную случайную величину у, причем у= 1 с вероятностью Р, а у = 0 с вероятностью 1 — Р, то при имитации ее на ЭВМ необходимо каждый раз решать следующую систему неравенств если 0 < х, < Р, то у,- = 1 если Р < х,- < 1, то у/ = О, где х,- — очередное случайное число от генератора случайных равномерно распределенных чисел.  [c.203]

Стандартные алгоритмы моделирования дискретных и целочисленных случайных величин. Трудоёмкость алгоритмов.  [c.38]

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]