Получение случайных чисел, равномерно распределенных на интервале, вычислительные алгоритмы, позволяющие получить длинные последовательности псевдослучайных чисел. Метод линейного конгруента Лехмера. Имитация наступления события с заданной вероятностью.
При низкой оригинальности работы "Генерация равномерно распределенной на отрезке случайной величины и имитация случайных событий", Вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100%
Эффективными методами исследования процессов и систем, получившими широкое распространение, являются методы компьютерного моделирования, в частности, имитационное моделирование и метод статистических испытаний (метод Монте-Карло). В основе вычислений по методу статистических испытаний лежит случайный выбор чисел из заданного вероятностного распределения. При практических вычислениях эти числа берут из таблиц или получают путем некоторых операций, результатами которых являются псевдослучайные числа с теми же свойствами, что и числа, получаемые путем случайной выборки. Имеется большое число вычислительных алгоритмов, которые позволяют получить длинные последовательности псевдослучайных чисел. Существует три критерия, используемые при выборе генератора случайных чисел: - функция должна создавать полный период, т.е., должны появиться все числа между 0 и до того, как создаваемые числа начнут повторяться;Пусть некоторое событие происходит с вероятностью . Требуется воспроизвести факт наступления события . Поставим в соответствие событию событие , состоящее в том, что , где - случайное число с равномерным на интервале (0…1) законом распределения.Запустите несколько раз программу для небольшого значения NEXPR с получением трассировочного вывода и убедитесь, что это приводит к появлению различных последовательностей псевдослучайных чисел. Замените (long)time(NULL) в тексте функции rundum() на выражение или на заранее просчитанное по этой формуле значение. Запустите несколько раз программу и убедитесь, что все запуски приводят к появлению одинаковых последовательностей псевдослучайных чисел. Восстановите текст функции rundum() и осуществите прогоны программы с разными значениями числа выполнения программы-генератора NEXPR, задавая в разделе параметров модели значения NEXPR равные Для каждого значения NEXPR проведите по пять запусков и найдите среднее значение для оценок математического ожидания случайной величины, получаемой в результате выполнения программы-генератора, по всем запускам.
План
Оглавление
1. Цель работы
2. Теоретические сведения
3. Получение случайных чисел, равномерно распределенных на интервале [0,1]
4. Имитация наступления события с заданной вероятностью
5. Задание
6. Отчет по работе
7. Контрольные вопросы
Приложение
1. Цель работы
Изучение: 1) метода линейного конгруента получения псевдослучайных чисел, равномерно распределенных на интервале 0-1, 2) метода имитации наступления (ненаступления) событий.
2. Теоретические сведения
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
