Главная Случайная страница


Категории:

ДомЗдоровьеЗоологияИнформатикаИскусствоИскусствоКомпьютерыКулинарияМаркетингМатематикаМедицинаМенеджментОбразованиеПедагогикаПитомцыПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРазноеРелигияСоциологияСпортСтатистикаТранспортФизикаФилософияФинансыХимияХоббиЭкологияЭкономикаЭлектроника






Рассмотрим особенности моделирования случайных событий.




Пусть имеются случайные числа xi, т.е. возможные значения случайной величины x, равномерно распределённой в интервале {0,1}. Необходимо реализовать случайное событие А, наступающее с заданной вероятностью Р. Определим А как событие, состоящее в том, что выбранное значение xi удовлетворяет неравенству:

xi­£Р (1)

Тогда вероятность события А будет : . Противоположное событию А состоит в том, что xi­>р. Тогда . Процедура моделирования состоит в этом случае в выборе значений xi и сравнение их с р. При этом, если условие (1) удовлетворяется, то исходом испытания будет событие А.

Таким же образом можно рассмотреть группу событий. Пусть А1, А2…Аn – полная группа событий, наступающая с вероятностями Р1, Р2, … Рn соответственно. Определим Аm как событие, состоящее, в ом, что выбранное значение xi случайной величины x удовлетворяет неравенству:

lm-1­<xi<lm, где (2)

Тогда . Процедура моделирования испытаний в этом случае состоит в последовательности сравнений случайных чисел xi со значениями lk. Исходом испытания оказывается событие Am, если выполняется условие (2). Эту процедуру называют определением исхода по жребию в соответствии с вероятностями Р1, Р2, … Рn.

При моделировании систем часто необходимо осуществить такие испытания, при которых искомый результат является сложным событием, зависящим от 2-х и более простых.

Пусть например, независимые события А и В имеют вероятности наступления РА и РВ. Возможными исходами совместных испытаний в этом случае будут события с вероятностями РАРВ, (1-РАВ, РА(1-РВ), (1-РА)(1-РВ). Для моделирования совместных испытаний можно использовать последовательную проверку условия (1). Он требует двух чисел xi.

Рассмотрим случай, когда события А и В являются зависимыми и наступают с вероятностями РА и РВ. Обозначим через Р(В/А) условную вероятность события В при условии, что событие А произошло. Считаем, что Р(В/А) задана. Из последовательности случайных чисел {X} извлекается определённое число xm и проверяется справедливость неравенства xm<PA. Если это неравенство справедливо, то наступило событие А. Для испытания, связанного с событием В используется вероятность Р(В/А). Из совокупности чисел {X} берётся очередное число xm+1 и проверяется условие xm+1£ Р(В/А). В зависимости от того выполняется или нет это неравенство, исходом испытания является АВ или . Если неравенство xm<PA не выполняется, то наступило событие . Поэтому для испытания, связанного с событием В необходимо определить вероятность:

Выберем из совокупности {X} число xm+1 и проверим справедливость неравенства . В зависимости от того, выполняется оно или нет, получаем исходы испытания . Алгоритм вычислений можно представить в виде схемы, которая изображена на рисунке 7.1.



Рис.7.1. Схема моделирования группы случайных событий

7.2 Преобразование случайных величин.

Дискретная случайная величина h принимает значения y1£ y2 y3… yl с вероятностями P1, P2…, Pl составляющими дифференциальное распределение вероятностей:

y y1 y2…… yj

P(h=y) P1, P2……Pj… (3)

При этом интегральная функция распределения ym£ym+1; m=1,2,...

Fh(y)=0, y<y1. (4)

Для получения дискретных случайных величин можно использовать метод обратной функции. Если x - равномерно распределённая на интервале (0, 1), случайная величина h получается с помощью преобразования

h=Fh-1(x), где Fh-1 - функция, обратная Fh. (5)

Алгоритм вычисления по (4) и (5) сводится к выполнению следующих действий:

если х11 то h=y1 иначе,

если х212 то h=y2 иначе,

(6)

если хj< то h=ym иначе

При счёте по (6) среднее число циклов сравнения равняется

Пример 1. Необходимо методом обратной функции на основании базовой последовательности случайных чисел {xi}, равномерно распределённых в интервале (0,1), получить последовательность чисел {yi}, имеющих биноминальное распределение, задающее вероятность у удачных исходов в N реализациях некоторого эксперимента:

P(ti=y)=PN(y)=CNyPy(1-P)N-y , где P=0.5 и N=6; CNy=N!/y!(N-y)!

Математическое ожидание и дисперсия биноминального распределения соответственно будут М[y]=np(1-P). Используя для Рj обозначения, принятые в (6), вычислим:

j …
yj
Pj 0.01562 0.09375 0.23438 0.3125 0.23438 0.09375 0.01562
  0.01562   0.10937   0.34375   0.65625   0.89063   0.98438   1.0000

Например, получив из равномерного распределения число Х­i=0.89063 и проведя сравнения по алгоритму (6), найдём, что 0.85393<0.89063, т.е. yi=4. При этом среднее число циклов сравнения =1*0.01562+2*0.09375+3*0.23438+4*0.31250+5*0.23438+6*(0.09375+0.01562)»3.98.

Последнее изменение этой страницы: 2017-07-22

lectmania.ru. Все права принадлежат авторам данных материалов. В случае нарушения авторского права напишите нам сюда...