- •36. Стретагическое планирование экспериментов с моделью.
- •38. Оценка результатов имитационного моделирования
- •39. Общая характеристика метода Монте-Карло.
- •41.Схема применения метода Монте-Карло
- •42.Основные задачи, решаемые при организации имитационного моделирования.
- •43. Роль предельных теорем в имитационном моделировании.
- •44. Выбор длительности машинного эксперимента.
- •47.Подходы к генерации псевдо равномерных чисел.
- •48. Мультипликативный и смешанный метод генерации псевдо равномерных чисел.
- •49.Моделир-е случайных событий.
- •50. Моделирование случайных величин по функции рапределения.
- •51. Метод обратных ф-ий.
- •52. 53. Генерация типовых распределений (равномерного, показательного, Гаусса и др.).
- •57. Модельное, реальное и время моделирования.
- •58. Порядок функционирования имитационной модели
- •59. Способы продвижения модельного времени
- •51. Типовая структура имитационной модели
- •63. Классификация средств имитационного моделирования.
- •64. Общая характеристика программныех средств имитационного моделирования.
- •65. Общая характеристика аппаратных средств имитационного моделирования.
- •66. Понятие стохастических сетевых моделей
- •Узел типа устройство в стохастических сетевых моделях.
- •Узел типа память в стохастических сетевых моделях.
- •Состав маршрутных узлов стохастических сетевых моделей.
44. 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.
47.Подходы к генерации псевдо равномерных чисел.
Одной из первых процедур получения псевдослучайных чисел была процедура, получившая название метода серединных квадратов. Пусть имеется 2n- разрядное число, меньшее 1 :Xi= A1,A2,....A2n. Возведем его в квадрат: Xi=B1B2...B4n,а затем выделим средн 2n разрядов Xi+1=Bn+1.Bn+2.....B3n, котор и будут является очередным числом псевдослучайной
Послед-ти.Недостаток этого метода - наличие корреляции м/у числами последовател-сти, а в ряде случаев случайность вообще может существовать.
Кроме того, при некоторых i* вообще может наблюдаться
Вырождение последовательности, т.е. Xi =0 при i>=i*. Это
существенно ограничивает возможности использования метода серединных квадратов.
Широкое применение при моделировании систем на ЭВМ
получили конгруэнтные процедуры генерации псевдослуч
последоват-тей, представляющие собой арифметические операции, в основе кот лежит фундаментал понятие конгруэнтности.
Два целых числа а и в конгруэнтны (сравнимы) по модулю m,где m - целое число тогда, когда существует целое число k такое, что а-в = km, т.е. разность делится на m и, если числа дают одинаковые остатки от деления на абсолют величины числа m.
Конгруэнтные процедуры явл чисто детерминированными,
т.к
описыв в виде рекуррентн соотношения,
когда ф-ия имеет вид
(2)
где X, l,m ,М - неотрицател числа.
Если задано начальное значение X0, множитель и аддитивная
константа,то (2)однозначно определ последоват-ть целых чисел{Xi}составленную из остатков деления на М
членов последовательности (l X + m). Таким образом, для любого i>=1 справедливо неравенство X<М.По целым числам последов-ти {Xi} можно построить последовательность
{Xi} = {Xi/ М} рационал чисел из единичн интервала (0,1).
Конгруэнтная процедура получения последовател-тей
псевдослуч равномерно распредел-ых чисел м/б
реализована мультипликативным либо смешанным методом.
Мультипликативный метод задает последоват-сть
неотрицат чисел {X }, не превосход М, по формуле
(
3 )
т.е частный случай соотношения (2) при m =0.
В силу детерминированности метода получ воспроизводим последовательности. Требуемый объем машин памяти при этом минимален,а с вычислительной точки зрения необходим последовательный подсчет произведения двух целых
чисел,т.е.выполнение
операции, кот быстро реализ современными
ЭВМ. Для машинной
реализации наиболее удобна версия
где р-число цифр в системе счисления,
принятой в ЭВМ(р=2 для двоичной и р=10 для
десятичной машины);g-число бит в машинном
слове. Тогда вычисление остатка от
деления на М сводится к выделению g
младших разрядов делимого а
преобразование целого числа Xi в рациональную дробь из
интервала x (0,1) осуществл-ся подстановкой слева от x
двоичн или десятичной запятой.
