М.В. Кретов
1. Моделирование случайной величины, распределенной по равномерному законуНепрерывная случайная величина  имеет равномерное распределение на отрезке
 имеет равномерное распределение на отрезке  , если ее функция распределения задается следующей формулой:
, если ее функция распределения задается следующей формулой:
 ,
, 
Плотность распределения вероятностей при этом имеет вид:

Математическое ожидание и дисперсия случайной величины  соответственно равны [3]:
 соответственно равны [3]:
 ,
,  .
.
Обозначим буквой  случайную величину с равномерным распределением на отрезке
 случайную величину с равномерным распределением на отрезке  . Для этой случайной величины функция распределения и плотность распределения вероятностей соответственно имеют вид:
. Для этой случайной величины функция распределения и плотность распределения вероятностей соответственно имеют вид:
 
  ,
, 

Если 
 , то вероятность
, то вероятность

Моделировать случайную величину  можно многими способами [1].
 можно многими способами [1].
Мы рассмотрим метод псевдослучайных последовательностей, который наиболее просто реализуется в компьютере. Для получения псевдослучайной последовательности используем алгоритм, который называется методом середины квадратов [4]. Поясним его на примере. Возьмем некоторое число  . Пусть
. Пусть  Возведем его в квадрат:
 Возведем его в квадрат:  Выберем четыре средние цифры этого числа и положим
 Выберем четыре средние цифры этого числа и положим  Затем возводим
 Затем возводим  в квадрат:
 в квадрат:  и снова выбираем четыре средние цифры. Получаем
 и снова выбираем четыре средние цифры. Получаем  Далее находим
 Далее находим  
  
  
  и т. д. Последовательность чисел
 и т. д. Последовательность чисел  принимают за последовательность значений случайной величины
 принимают за последовательность значений случайной величины  имеющей равномерное распределение на отрезке
 имеющей равномерное распределение на отрезке  . Для оценки степени приближения последовательности
. Для оценки степени приближения последовательности  к последовательности случайных чисел с равномерным распределением используют статистические критерии, например, аналогичные критерию, который используется в работе [2].
 к последовательности случайных чисел с равномерным распределением используют статистические критерии, например, аналогичные критерию, который используется в работе [2].
Пусть проводится последовательность  независимых испытаний. В результате каждого испытания может произойти одно из
 независимых испытаний. В результате каждого испытания может произойти одно из  несовместных событий
 несовместных событий  объединение которых совпадает с пространством элементарных событий
 объединение которых совпадает с пространством элементарных событий  . Известна вероятность появления каждого события
. Известна вероятность появления каждого события  ,
,  , которая не изменяется при переходе от одного испытания к другому. Очевидно, что
, которая не изменяется при переходе от одного испытания к другому. Очевидно, что  .
.
Моделирование последовательности испытаний проводится следующим образом. Разделим отрезок  на
 на  участков
 участков  длины которых соответственно равны
 длины которых соответственно равны  Получаем последовательность значений
 Получаем последовательность значений  случайной величины
 случайной величины  Если
 Если  , то считаем, что в
, то считаем, что в  -м испытании наступило событие
-м испытании наступило событие  , так как
, так как
 .
.
... 2. Таблица 2. Устранение недостатков анализа чувствительности и анализа сценариев при использовании для риск-анализа метода Монте-Карло Метод Недостаток Решение с помощью имитационного моделирования Анализ чувствительности Не учитывается наличие корреляции между различными составляющими проекта Корреляция моделируется различными методами и учитывается в модели Рассматривается влияние ...
... порыв ветра, интенсивность горения пороха, влажность и т.д. Из всех случайных величин рассмотрим только сопротивление воздуха. Учитывая то, что сопротивление воздуха направленно в противоположную сторону движения тела [4], то силу сопротивления можно представить в виде двух составляющих: вертикальной и горизонтальной, при этом, чем выше скорость, тем больше сопротивление и наоборот. Выделим ...
... как точки на временной оси. Для достижения основной цели моделирования достаточно наблюдать систему в моменты реализации основных событий. Рассмотрим пример одноканальной системы массового обслуживания. Целью имитационного моделирования подобной системы является определение оценок ее основных характеристик, таких, как среднее время пребывания заявки в очереди, средняя длина очереди и доля ...
... тех же условий анализа. Так, в точке эквивалентности при титровании 0,01 М AgNO3 глицином величина рAg оказалaсь: по потенциометрическим данным - 4,2, по результатам компьютерного моделирования - 3,5; соответственно при титровании 0,0010 М AgNO3 комплексоном III - 5,6 и 4,9. Невелики (менее 10%) и расхождения по объему титранта, соответствующему точке эквивалентности. Отмеченные расхождения можно ...
0 комментариев