Содержание отчёта

1. Название и цель работы, номер алгоритма и все исходные данные.

2. Определение случайного числа. Перечислить методы и способы получения случайных чисел.

3. Определение псевдослучайного числа. Перечислить методы и способы получения псевдослучайных чисел.

4. Чёткое определение понятий «математическое ожидание» и «дисперсия», а также формулы для их вычисления.

5. Описание типа заданного алгоритма генератора псевдослучайных чисел.

6. Распечатать текст разработанной программы.

7. Результаты выбора наилучших параметров генератора должны быть представленных в виде таблицы, в которой приведены значения исходных данных и соответствующие им значения математического ожидания и дисперсии (15 результатов работы генератора при различных значениях переменных).

8. Выделить наилучшие значения параметров генератора, при которых математическое ожидание и дисперсия наиболее приближены к значениям равномерного распределения.

9. Распечатать 300 полученных случайных чисел (с точностью 6 знаков после десятичной точки) по 10 чисел в каждой строке с интервалом после 10 строк (после каждой сотни) с указанием математического ожидания и дисперсии после каждой сотни чисел. Представить характеристику выбранного генератора псевдослучайных чисел по вычисленным параметрам.

Контрольные вопросы:

1. Каким образом можно получить случайные равномерно распределённые числа?

2. В чём отличие случайных чисел от псевдослучайных?

3. Перечислить способы получения псевдослучайных чисел.

4. Каким образом можно получить последовательность случайных чисел?

5. Что такое рекуррентное соотношение?

6. Достоинства и недостатки возможных способов получения последовательностей псевдослучайных чисел?

7. Какие методы генерирования псевдослучайных чисел вы знаете?

8. Какие общие особенности методов генерирования псевдослучайных чисел.

9. Дать характеристику методу квадратов.

10. Дать характеристику методу произведений.

11. Дать характеристику мультипликативному конгруэнтному методу.

12. Дать характеристику смешанному конгру­энтному методу.

13. Что такое математическое ожидание?

14. Что такое дисперсия и среднее квадратичное отклонение?

15. Как выполнить проверку последовательности псевдослучайных чисел на равномерность?

Таблица 1.

№	АЛГОРИТМ	А	K1	K2	R0	R1	q
1	Ri = |[ K1( Ri-1 + K2)] |		23,1-37,371	8,312-9,3487	0,57261-0,98751		10
2	Ri = |[ Ri-1 *А] |	3,122-7.52			0,33371-0,75732		15
3	Ri+1 = |[( Ri + Ri-1 ) *K1] |		1,24-5,4851		0,32171-0,57633	0,254 – 0,484	20
4	Ri = |[ i * SQRT( А) / K2]|	4,15–9,38		1,128–4.316			10
5	Ri+1 = |[ Ri*А + Ri-1* K2]|	1,28– 5,75		3,121–9,111	0,21341– 0,3584	0,1432 – 0,567	15
6	Ri = |[ K1( Ri-1 + K2)] |		2,198-17,11	1,2876– 6,12	0,25381– 0,8765		20
7	Ri = |[ Ri-1 *А] |	7.94-12,51			0,53212– 0,7326		10
8	Ri+1 = |[ Ri *А + Ri-1 * K2]|	3,123-13.4			0,33332– 0,5157	0,2174 – 0,385	15
9	Ri+1 = |[( Ri + Ri-1 ) *K1] |		4,58431-9,2		0,75893– 0,9978	0,5754 – 0,743	20
10	Ri = |[ i * SQRT( А) / K2]|	2,5432-7,3		5,765–11.12			10
11	Ri+1 = |[ Ri *А + Ri-1 * K2]|	5,3211-9,1		1,3187-3,321	0,45631-0,74588	0,745 – 0,963	15
12	Ri+1 = |[ Ri *А + Ri-1 * K2]|	3,111-13,2			0,33331– 0,5159	0,2174 – 0,385	20
13	Ri = |[ K1( Ri-1 + K2)] |		31,52-49.38	2,2311-15,23			10
14	Ri = |[ Ri-1 *К2+К1] |		2,389-7,197	3,3257-7,134	0,32572– 0,8656		15
15	Ri = |[ i * SQRT( А) / K2]|	2,1234-7.8		5.87654-11,9			20