Создание математической модели, имеющей те же вероятностные характеристики, что и изучаемое случайное явление - одна из основных идей метода статистического моделирования. Специфические особенности закона распределения дискретной случайной величины.
При низкой оригинальности работы "Основные методы, применяемые для решения задач математического моделирования", Вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100%
Устанавливать связь алгоритмов моделирования с алгоритмами решения задач вычислительной математики с помощью метода Монте-Карло и строить так называемые “фиктивные” модели, т.е. модели, не имеющие связи с объектом моделирования, но удобные в вычислительном отношении и позволяющие вычислять нужные нам характеристики объекта. Возможные значения (реализации) случайной величины равномерно распределенной на (0; 1) называются случайными числами. Замечание: Так как возможные значения случайной величины R могут иметь бесконечное число десятичных знаков, то в действительности пользуются не равномерно распределенной случайной величиной R, а квазиравномерной случайной величиной R, ее возможные значения имеют конечное число знаков. Физическим генератором (датчиком случайного двоичного разряда) называется специальное приспособление, в котором результаты некоторого случайного физического процесса преобразуются в последовательность значений случайной величины X с распределением; Пусть, если случайная величина приняла значение 1, то событие наступило, если случайная величина приняла значение 0, то событие не наступило.
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
