
- •Введение
- •Лабораторная работа №1
- •Необходимые теоретические сведения.
- •Введение
- •Точность метода Монте-Карло
- •Вычисление определенных интегралов методом Монте-Карло
- •Простейший способ
- •Вычисление с повышенной точностью
- •Цель работы
- •3. Порядок выполнения работы
- •4. Варианты заданий
- •Содержание отчета
- •Вопросы для самопроверки
- •Список рекомендованной литературы
- •Лабораторная работа №2
- •Необходимые теоретические сведения.
- •Введение
- •Формирование датчиков случайных чисел с заданным законом распределения вероятностей
- •1). Датчик чисел с равномерным законом распределения на заданном интервале.
- •4). Датчик чисел с эрланговским законом распределения.
- •Оценивание закона распределения случайной величины
- •Цель работы
- •Порядок выполнения работы
- •Варианты заданий
- •Содержание отчета
- •Вопросы для самопроверки
- •7. Список рекомендованной литературы
- •Лабораторная работа № 3.
- •Необходимые теоретические сведения
- •Введение Имитационное моделирование является эффективным, а часто и единственным инструментом исследования систем массового обслуживания (смо).
- •Модели входного потока заявок
- •Однородные и неоднородные потоки заявок.
- •Моделирование входного потока заявок
- •Цель работы
- •Порядок выполнения работы
- •Варианты заданий
- •Содержание отчета
- •Вопросы для самопроверки
- •Список рекомендованной литературы
- •Лабораторная работа № 4.
- •Необходимые теоретические сведения
- •1.1 Введение
- •Модель буфера
- •Модель обслуживающего устройства
- •Основные характеристики эсмо
- •Рекомендации по моделированию смо
- •Цель работы
- •Порядок выполнения работы
- •Варианты заданий
- •5. Содержание отчета
- •Вопросы для самопроверки
- •Список рекомендованной литературы
- •Лабораторная работа № 5.
- •Необходимые теоретические сведения
- •Рекомендации по моделированию смо
- •Цель работы
- •4. Порядок выполнения работы
- •5. Варианты заданий
- •6. Содержание отчета
- •Вопросы для самопроверки
- •8. Список рекомендованной литературы
Цель работы
Изучение алгоритмов получения на ЭВМ чисел с заданным законом распределения и построения гистограмм.
Порядок выполнения работы
Выбрать из таблицы 3 в соответствии с вариантом закон распределения вероятностей.
Вывести соотношение, позволяющее из чисел, сформированных базовым датчиком, получить числа с заданным законом распределения.
Написать программу, реализующую датчик случайных чисел с заданным законом распределения. Входными параметрами программы являются характеристики закона распределения и требуемое количество чисел.
Написать программу построения гистограммы выборки, сформированной созданным датчиком с учетом параметров, заданных в таблице 2. Программа должна автоматически выбирать конфигурацию подинтервалов и объем выборки. Также должна быть предусмотрена возможность на каждом цикле программы вычислять оценки математического ожидания и дисперсии по текущей выборке.
При помощи программы построения гистограмм заполнить таблицу 1. Зафиксировать xmin и xmax.
Таблица 2 – Распределение элементов выборки по квантам гистограммы
Номер интервала |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
Число элементов, попавших в данный интервал |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
На основании таблицы 2 построить гистограмму распределения сформированной выборки.
Построить график зависимости оценок математического ожидания и дисперсии от объема выборки.
Варианты заданий
Таблица 3 – Варианты заданий к лабораторной работе №2
Номер варианта |
Закон распределения |
Параметры закона |
1 |
Равномерный |
a = 0, b = 5 |
2 |
Нормальный |
= 0, = 1 |
3 |
экспоненциальный |
= 1 |
4 |
Эрланговский |
k = 2, = 2 |
5 |
Равномерный |
a = -3, b =3 |
6 |
Нормальный |
= 3, = 2 |
7 |
экспоненциальный |
= 2 |
8 |
Эрланговский |
k = 3, = 4 |
9 |
Равномерный |
a = 10, b = 25 |
10 |
Нормальный |
= -1, = 5 |
11 |
экспоненциальный |
= 3 |
12 |
Эрланговский |
k = 4, = 2 |
13 |
Равномерный |
a = -15, b = -10 |
14 |
Нормальный |
= 0, = 5 |
15 |
экспоненциальный |
= 4 |
16 |
Эрланговский |
k = 3, = 1 |
17 |
Равномерный |
a = 2, b = 3 |
18 |
Нормальный |
= -5, = 12 |
19 |
экспоненциальный |
= 5 |
20 |
Эрланговский |
k = 5, = 3 |
21 |
Равномерный |
a = -10, b = -10 |
22 |
Нормальный |
= 0.5, = 0.1 |
23 |
экспоненциальный |
= 6 |
24 |
Эрланговский |
k = 3, = 3 |
25 |
Равномерный |
a = 1, b = 6 |