Моделирование_случайных_процессов_KkwiA69

Содержание

Слайд 2

Случайное явление (событие) – это такое явление, которое при неоднократном воспроизведении одного

Случайное явление (событие) – это такое явление, которое при неоднократном воспроизведении одного
и того же эксперимента протекает каждый раз несколько по-иному.

Раздел математики, изучающий закономерности в случайных явлениях, называется теория вероятностей.

Слайд 3

Осуществление каждого отдельного наблюдения (измерения) при изучении эксперимента называют испытанием.
Результат испытания называется

Осуществление каждого отдельного наблюдения (измерения) при изучении эксперимента называют испытанием. Результат испытания
событием.
Достоверное событие – событие, которое всегда происходит в рассматриваемом эксперименте.
Невозможное событие – событие, которое никогда не происходит в рассматриваемом эксперименте.
Случайное событие – событие, которое при воспроизведении опыта может произойти, а может не произойти.

Достать шарик
Достать кубик
Достать синий шарик

Слайд 4

Вероятностью события называют отношение числа m благоприятствующих этому событию исходов к общему

Вероятностью события называют отношение числа m благоприятствующих этому событию исходов к общему
числу n всех возможных исходов.
В коробке 16 шариков.
Можно достать один из 16 шариков.
Число возможных исходов – 16 (n = 16).
В коробке 3 синих шарика.
Число благоприятствующих исходов – 3 (m = 3).
Вероятность события A «Достать синий шарик»
P(A) = m / n = 3 / 16

Слайд 5

Последовательность случайных событий можно получить с помощью генератора случайных чисел.
Недостатки:
необходимо специальное устройство;
невозможно

Последовательность случайных событий можно получить с помощью генератора случайных чисел. Недостатки: необходимо
воспроизвести результаты.

Слайд 6

Датчики случайных чисел – компьютерные программы, моделирующие работу генераторов случайных чисел.
Псевдослучайные числа

Датчики случайных чисел – компьютерные программы, моделирующие работу генераторов случайных чисел. Псевдослучайные
– обладают свойствами случайных чисел, но каждое следующее число вычисляется из предыдущего по заданной формуле.
Метод середины квадрата (Дж. фон Нейман)
Недостаток: малый период последовательности (106).

318458191041

564321

209938992481

458191

938992

в квадрате

Слайд 7

Линейный конгруэнтный метод
a, c, m – целые числа.
Период = m
«Вихрь Мерсенна» -

Линейный конгруэнтный метод a, c, m – целые числа. Период = m
генератор псевдослучайных чисел, основанный на свойствах простых чисел.
Его период 219937 - 1

остаток от деления

Слайд 8

Метод Монте-Карло
основан на получении большого числа реализаций случайного процесса, который формируется таким

Метод Монте-Карло основан на получении большого числа реализаций случайного процесса, который формируется
образом, чтобы его вероятностные характеристики совпадали с аналогичными величинами решаемой задачи.
Вычисление площади сложной фигуры

Вписываем сложную фигуру в другую фигуру, для которой легко вычислить площадь (прямоугольник, круг, …).
Равномерно распределяем N точек со случайными координатами внутри прямоугольника.
Подсчитываем количество точек, попавших на фигуру: M.
4. Вычисляем вероятность попадания точек внутрь фигуры и площадь.

Слайд 9

 

r

r

0, 0

x

y

r r 0, 0 x y

Слайд 10

Вычисление площади сложной фигуры

Вычисление площади сложной фигуры
Имя файла: Моделирование_случайных_процессов_KkwiA69.pptx
Количество просмотров: 31
Количество скачиваний: 0