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.
Аннотация к работе
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.