27.Теоретические основы статич моделирования

При моделировании объект (систему) можно рассматривать как набор компонентов (элементов), подсистем, взаимодействующих друг с другом в определённой среде. Они могут находиться в различных состояниях, например, в активном состоянии или в состоянии ожидания. Активное состояние соответ­ствует некоторой деятельности в системе, процессу, отображаемому в модели выполнением соответствующего алгоритма. Изменение состояний системы происходит под влиянием событий. События в исследуемой системе наступа­ют, как правило, в непредсказуемые моменты физического времени, про­исходят мгновенно в системном времени и требуют конечных затрат машин-

ного времени. Системное, модельное время необходимо, в частности, для син­хронизации происходящих в модели событий и процессов.

28.Выбор длительности машинного эксперимента.

1)Длит-ть эксперимента можно определить эксперимент путём.Нужно провести эксперимент, затем вычисл оценки интересующих хар-ик. Затем повторяется эксперимент,но с большей длит-тью, вычисл оценки и сравниваются с предыдущ.

2)Теоретически. Исходя из знания зак распределения измеряемых величин делается попытка по заданию вычислить n. На практике используют оба подхода используют одновременно с одновремен контролем и доверит интервалом.

29.Оценка результатов имитационного моделирования: статические оценки и доверительные интервалы

Пусть есть и вычисл процедура.

а-реал знач-е,кот оцениваем с помощью оценки. -погрешность(СВ)

-допустимое откланение в точности вычисления. Можем рассм след событие

< -отклонение вычисл величины от реал не привышает заданной погрешность.

Если будем повышать уровень доверия то придётся увелич .Если уменьш то уменьш для произвол оценок количеств завис-ть м/у и м/б разная и она не известна. Зададим желаемую погрешность.

_____|__________|______|____

- доверит интервал

Искомое знач-е лежит в нём с вер-тью

Допустим =10% от a ; =0,7

увел к 70% расширяется

задаётся доверит интервал. Увеличивая кол-во экспериментов можно достичь желаемого ,а,

Рассм эту связь на примере оценки ср мат ожидания

Т.к. оценка среднего выч-ся ч/з сумму,то можно считать, что оценка подчин нормал закону.

30.Хар-ка способов генерации СЧ с равномерным распределением.

Одна из основных задач организации имитационного моделирования -генерация (имитация) случайных объектов с заданными вероятностными свойс­твами. Она сводится к генерации и обработке случайных величин (СВ) - чисел с адекватными распределениями, на что расходуется значительная доля машин­ного времени. Поэтому эффективность имитационного моделирования в целом, его длительность и точность существенно определяется эффективностью рабо­ты генераторов случайных величин.

Применяют три основных подхода к генерации СВ: аппаратные (физиче­ские), табличные (файловые) и программные (алгоритмические). При алгорит­мическом подходе в качестве источника для генерации СВ используют станда­ртные или базовые случайные процессы - чаще всего числа W равномерно рас­пределенные в диапазоне [0;1]. Они подвергаются необходимому функциональ­ному преобразованию в соответствии с имитируемыми законами распределе­ния. В аппаратном подходе для генерации случайных чисел используют шумы различных физических объектов (электронных или полупроводниковых уст­ройств, явления радиоактивного распада и т.д.). При табличном подходе испо­льзуют результаты программной или аппаратной генерации чисел. Ранее сгене­рированные и накопленные значения случайных величин образуют готовую к использованию базу данных. Сам базовый процесс также может быть создан программно или аппаратно.