|
МОДЕЛИРОВАНИЕ РАВНОМЕРНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯСлучайная величина Ее математическое ожидание и дисперсия равны У ряда ЭВМ имеются специальные датчики случайных равномерно распределенных чисел, использующие либо физические принципы получения случайных чисел (например, шумы в электронных приборах, радиоактивный распад и т.п.), либо микропрограмму. Датчики случайных равномерно распределенных на интервале (0, 1) чисел имеются также во всех языках программирования высокого уровня (процедуры RANDOM). В случае, когда таких датчиков нет, можно получить случайные числа программным способом. Наиболее часто для этого используют одно из рекуррентных соотношений:
где операция mod M означает остаток от деления
где b – положительное число. Выбирая 1. Произведение 2. Произведение
В соответствии с алгоритмом получения случайных чисел
поэтому должно быть
откуда
и
3. Полученные таким способом числа, строго говоря, не являются случайными, т.к. рекуррентный способ образования последовательности позволяет по известному числу этой последовательности (например, первому) однозначно определить все остальные. При этом не исключена возможность образования периодически повторяющихся циклов. Это объясняется тем, что при значениях
В силу конечности М и рекуррентности алгоритма через некоторое время числа начнут повторяться. При больших М и малых a период оказывается достаточно большим, например, при a = 23 и М = 108 период 5 882 352 числа. В общем случае, период тем больше, чем больше М и меньше a. М определяет период повторения чисел, а a – степень случайности. 4. Если a много меньше М, а Из–за этих причин получаемое распределение называют квазиравномерным, а числа последовательности – псевдослучайными. При работе с целыми числами для обеспечения условий 1 – 4 принимают: a – простое (нечетное) число (3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23 и т.д.);
М – четное не кратное a и достаточно большое число; b – любое число, близкое Функция плотности вероятностей равномерного распределения на интервале (a, b) имеет вид
Математическое ожидание и дисперсия случайной величины x здесь равны Для получения последовательности случайных чисел xi, равномерно распределенных на интервале (a, b), следует воспользоваться формулой
где ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ Плотность распределения вероятностей этого закона имеет вид Математическое ожидание и дисперсия здесь равны Для получения случайных величин xi, имеющих экспоненциальное распределение, воспользуемся непосредственным решением уравнения (1), в котором нижний предел интегрирования заменен на 0, так как этот закон справедлив только при х >0
После интегрирования получим
Решая это уравнение относительно xi и, учитывая, что распределения
Алгоритм моделирования экспоненциального распределения сводится к вычислениям согласно данной формулы. ![]() ![]() ЧТО ПРОИСХОДИТ, КОГДА МЫ ССОРИМСЯ Не понимая различий, существующих между мужчинами и женщинами, очень легко довести дело до ссоры... ![]() Конфликты в семейной жизни. Как это изменить? Редкий брак и взаимоотношения существуют без конфликтов и напряженности. Через это проходят все... ![]() Система охраняемых территорий в США Изучение особо охраняемых природных территорий(ООПТ) США представляет особый интерес по многим причинам... ![]() ЧТО И КАК ПИСАЛИ О МОДЕ В ЖУРНАЛАХ НАЧАЛА XX ВЕКА Первый номер журнала «Аполлон» за 1909 г. начинался, по сути, с программного заявления редакции журнала... Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском гугл на сайте:
|