- •1. Моделирование. Основные понятия .Классификация методов моделирования.
- •1) По характеру изучаемых процессов
- •2) По признаку развития во времени
- •3) По представлению информации в модели
- •4) По форме представления объекта моделирования
- •2. Математические модели. Непрерывно-детерминированные модели (d-схемы).
- •3. Математические модели. Дискретно-детерминированные модели (f-схемы).
- •4. Математические модели. Дискретно-стохастические модели (р-схемы).
- •5. Дискретная марковская цепь. Геометрическое распределение.
- •6. Модель "Память-алу". Кодирование состояний. Построение графа состояний
- •8. Системы массового обслуживания (смо). Марковский случайный процесс. Потоки заявок (событий). Нотация Кендала.
- •9. Простейший поток, его свойства и значение при исследовании смо.
- •11 Одноканальная смо с блокировкой. Система m /m/ 1/n
- •12Диаграммы интенсивностей переходов (дип). Закон сохранения потоков вероятностей.
- •15Исследование многоканальной смо (м/м/п/0) с отказами с помощью дип.. Формулы Эрланга.
- •16.Формула Литтла.
- •Аналогично выводится соотношение
- •17.Одноканальная смо с неограниченной очередью (м/м/1/со).
- •18.Многоканальная смо с неограниченной очередью (м/м/п/оо).
- •19. Метод этапов. Распределение Эрланга.
- •Метод этапов
- •20. Система м/Еr/1
- •21. Система Еr/м/1/∞
- •22. Немарковская смо м/g/n. M/g/1/∞
- •23. Немарковская смо. G/g/1/∞ g/g/n/∞
- •24. Имитационное моделирование. Математические основы. Последовательность построения и исследования модели.
- •Основные этапы разработки и исследования имит модели.
- •25. Управление модельным временем. При создании имитационной модели различают три представления времени
- •26. Метод композиции (суперпозиции).
- •28. Способы формирования случайных величин.
- •29. Равномерно-распределённые случайные числа.
- •Способы формирования ррсч.
- •30) Равномерность
- •41. Обработка экспериментальных данных.
- •42. Доверительные интервал и вероятность.
- •Точность. Определение числа реализаций.
26. Метод композиции (суперпозиции).
Метод используется если функция вероятности имеет сложный вид. При его использовании ф-я вероятности аппроксимируется композицией более простых функций.
, где .
При практической реализации метода число компонент в композиции конечно:
.
Технология реализации:
Фигура под графиком f(x) разбивается на фигуры более простого вида
Мы заменяем ф-ю f(x) на совокупность простых функций. Каждая фигура имеет свою плотность. Ф-ии распределения φ1 соответсвующая qi Получаются путем деления вертик отрезков на Pi.
Для каждой qi соотвествует φ1
Алгоритм генерации:
Возмем РРСЧ η и с его помощью выбираем № номер одной из фигур
Генерируем xi
28. Способы формирования случайных величин.
Основные факторы иммитационной методики:
случайные события; случайные процессы; случайные велечины
Любой из этих факторов может быть смоделирован на базе случайных чисел.
Имеется 3 основных способа формирования случайных чисел:
табличный (файловый)
аппаратный
программный (алгоритмический)
При табличном – случайные числа записываются на внешний носитель и по мере необходимовсти считываются в операционную память.
Достоинства
:Однократность проверки статистических характеристик;
:Возможность повторного воспроизведения последовательности;
Недостатки:
ограниченность запаса чисел;
невозможность изменить характеристики последовательности;
При аппаратном создаются электронные приставки, Использую либо шумы полупроводниковых приборов, либо датчиков радиоактивности
Структура данного аппарата такова:
триггер со счетным входом
Достоинства: неограниченность запаса чисел; истинная случайность чисел
Недостатки: необходимость в спец средствах сопряжения ЭВМ ; периодическая проверка характеристик формируемых последовательностей; невозможность повторного воспроизведения последовательности чисел .
Программный метод предлагает формирование псевдослучайных последовательностей на ЭВМ по специальным алгоритмам.
Достоинство: простота; возможность повторения посл-ти
Недостатки: псевдослучайность; затраты времени на формирование последовательности; ограниченость запаса чисел последовательности
(В конспекте не написано, но на лекции он это вроде говорил)
При ИМ существенное количество операций расходуется на действия со случайными числами. Поэтому наличие простых и экономных способов формирования последовательности случайных чисел во многом определяет возможность практического использования метода ИМ.
29. Равномерно-распределённые случайные числа.
Наилучшей базовой последовательностью является РРСЧ. РРСЧ – это числа, закон распределения которых описывается фунцией плотности распределения, имеющей вид:
Ф-я распределения вероятности:
Характеристики:
; D=(b-a)^2/12
При n – разрядной сетке можно представить 2n рпзличных значений:
Вероятность «1» и «0» должна быть одной и той же, т.е. = =0.5. Тогда вероятность числа
;
Дисперсию можно найти так:
( ) =