- •1.1. Основные теоретические сведения.
- •1.2. Непосредственный подсчет вероятностей (классическое определение вероятности, математическая вероятность).
- •1.3. Теоретико-множественный подход к определению вероятности события (геометрическая вероятность, аксиоматический подход).
- •1.4. Частота или статистическая вероятность события
- •Свойства частот.
- •1.5. Задачи для самостоятельного решения
- •Метод гиперплоскостей для построения выпуклой области.
- •Блоки 3, 4
- •2.3. Пример расчета попадания точки в заданную область.
- •2.4. Порядок выполнения лабораторной работы.
- •3.1. Ряд распределения случайной величины X
- •3.2. Многоугольник распределения случайной величины X
- •3.3. Функция распределения случайной величины X
- •3.4. Математическое ожидание случайной величины X
- •3.4. Моменты случайной величины X
- •3.5. Системы случайных величин
- •3.5.1. Матрица распределения
- •3.5.2. Функция распределения
- •3.5.3. Моменты системы случайных величин
- •3.6. Задачи для самостоятельного решения.
- •4.1. Биномиальное распределение
- •4.2. Геометрическое распределение
- •4.3. Гипергеометрическое распределение
- •4.4. Распределение Пуассона
- •Распределение Пуассона . Таблица 4.3.
- •4.4. Задачи для практических занятий и самостоятельной работы
- •5.1. Равномерное распределение
- •5.2. Показательное (экспоненциальное) распределение
- •5. 3 . Нормальное распределение (закон Гаусса)
- •Функция распределения
- •Значения плотности стандартного нормального распределения . Таблица 5.2.
- •Значения функции Лапласа . Таблица 5.3
- •5.4. Распределение Эрланга
- •5.5. Распределение (распределение хи-квадрат, закон Пирсона)
- •5.8. Задачи для практических занятий и самостоятельной работы
- •Представление многомерных данных. Таблица 6.1
- •6.2.5. Обращение мм
- •6.2. Задания для самостоятельной работы.
- •7.1. Основные сведения.
- •7.2. Критерий согласия законов распределения а.Н. Колмогорова
- •7.3. Оперативно-статистический контроль качества продукции (одномерный случай).
- •7.4. Задания для самостоятельной работы
- •8.1. Многомерное нормальное распределение
- •8.1.1. Основные сведения из теории
- •8.5.2. Задачи для практических занятий и самостоятельной работы
- •Нормально распределенные случайные числа
- •8.3. Методические рекомендации к теоретическому разделу 1.
- •8.4. Задачи для практических занятий и самостоятельной работы
- •9.1. Метод выделения результата аи
- •9.2. Определение достоверности уравнения множественной линейной регрессии по критерию Фишера, коэффициенту множественной корреляции.
- •10.4. Задания для самостоятельной работы.
- •Тема №11. Экстраполяционный метод прогнозирования (одномерный случай). Прогнозирование состояния.
- •11.1. Метод аппроксимации
- •11.2. Мнемоническое правило вывода решения
- •12.1. Задача о разбиении множества элементов.
- •12. 2. Графовое представление связей между объектами
- •12.3. Построение кратчайшего остовного дерева. Алгоритм Прима в табличной форме.
- •12.4. Задачи для самостоятельной работы
- •Тема №13. Основные характеристики случайных функций.
- •13.1. Основные сведения из теории
- •13.1.1. Закон распределения случайной функции
- •13.1.2. Математическое ожидание, дисперсия и корреляционная функция случайной функции
- •13.1.3. Взаимная корреляционная функция
- •13.2. Стационарные случайные процессы
- •13.2.1. Основные сведения из теории
- •13.2.2. Стационарная случайная функция с дискретным спектром частот
- •13.2.3. Эргодические случайные процессы
- •13.2.4. Определение корреляционной функции из экспериментальных данных
- •13.3. Задачи для практических занятий и самостоятельной работы
- •Тема №14. Анализ временных рядов и прогнозирование
- •14.1. Введение в теорию
- •14.2. Тренд
- •14.2.1. Распознавание типа тренда
- •14.2.2. Оценка параметров тренда
- •14.3. Сезонные колебания
- •14.4. Прогнозирование
- •14.5. Задания для самостоятельной работы.
- •Литература (основная)
- •Дополнительная:
- •Содержание
Метод гиперплоскостей для построения выпуклой области.
Метод гиперплоскостей заключается в последовательном включении каждой граничной точки в выпуклую оболочку и в исключении гиперплоскостей, оказавшихся внутри области.
Вычислительная процедура построения области работоспособности по граничным точкам методом гиперплоскостей заключается в выполнении следующих операций.
1. Выбираются произвольным образом первые (N + I) граничные точки (на рис.2.1. для N = 2 точки 1, 2, 3) и строятся по ним (N + 1) гиперплоскости (для N = 2 прямые 1-2, 2-3, 3-1). Для каждой построенной гиперплоскости запоминаются координаты граничных точек, по которым она построена, и координаты ее вершины.
В
ершиной
данной гиперплоскости условимся называть
ту точку из выбранных (N
+ 1) точек, через которую не проводится
гиперплоскость (на рис.2.1 точки 1 и 2
являются соответственно вершинами
гиперплоскостей 2-3 и 1-3).
2
Рис. 2.1. Построение гиперплоскостей для
точек
Генеральной гиперплоскостью данной граничной точки будем называть гиперплоскость, вершина которой и данная граничная точка расположены по разные от нее стороны.
Генеральных гиперплоскостей для данной граничной точки может быть несколько (для точки 5 прямые 1-4, 3-4), особенно при построении многомерных областей работоспособности. Поэтому поиск генеральной гиперплоскости осуществляется среди всех ранее построенных гиперплоскостей.
Отсутствие генеральной гиперплоскости для граничной точки означает, что точка находится внутри области, образованной ранее проведенными гиперплоскостями. Наличие таких точек свидетельствует о невыпуклости множества точек, соответствующих работоспособным состояниям объекта.
3. Выполняется п.1 для данной граничной точки и точек, через которые была ранее проведена ее генеральная плоскость, найденная в п.2. Затем в памяти ЭВМ стираются значения коэффициентов генеральной гиперплоскости, координаты ее вершины и точек, через которые она проведена. В противном случае область может быть построена неверно, так как генеральная гиперплоскость пересекает ее, а также может быть принята за генеральную гиперплоскость для последующих граничных точек.
Аналогичные действия выполняются для каждой генеральной гиперплоскости, если их для данной граничной точки несколько. При этом среди вновь проведенных гиперплоскостей будут одинаковые (на рис. 2.1 через точки 4 и 5 дважды проводится прямая 4-5), информация о которых должна стираться в памяти ЭВМ по тем же причинам, что и для генеральных гиперплоскостей.
4. Выбирается следующая по порядку граничная точка, и все повторяется с п.2.
После перебора всех граничных точек процесс построения области работоспособности заканчивается и производится определение знаков “” “” (для системы линейных неравенств 1).
Блок-схема алгоритма построения области работоспособности по граничным точкам приведена на рис. 2.2.
Блок 1
Производится выбор первых (N + 1) граничных точек из массива всех граничных точек.
Блок 2
Процедура построения гиперплоскости через заданные N граничных точек занимает центральное место в данном алгоритме. Коэффициенты гиперплоскости (неравенства) определяются в результате решения системы линейных алгебраических уравнений (N + 1)-го порядка.
Рис. 2.2. Алгоритм поиска генеральной гиперплоскости
Систему получают в результате составления уравнений гиперплоскостей, записав вместо переменных координаты N точек, через которые необходимо провести гиперплоскость:
.
(2.1)
Так как количество неизвестных коэффициентов (N + I), то необходимо одному из них задать произвольное значение, например a = 1, Однако в этом случае невозможно построить гиперплоскости, параллельную оси координат X.
Аналогично, если присвоить значение другому коэффициенту b = 1 уравнений (2.1), то предлагаемый подход будет неприменим для построения гиперплоскостей, параллельных соответствующим осям координат, а при задании k 0 - для построения гиперплоскостей, проходящих через начало координат.
С целью устранения второго недостатка вводятся (N + 1)-я переменная z и дополнительная точка (точка 4 на рис. 2.1). Тогда построение гиперплоскости осуществляется в (N + 1)-м пространстве, а произвольное значение присваивается коэффициенту при переменной z. Координаты дополнительной точки (точка 4) необходимо выбирать такими, чтобы ни одна из гиперплоскостей не была параллельна оси координат (N + 1)-й переменной z. Это требование выполняется, если значение хотя бы одной из координат дополнительной точки (не считая координаты по оси z) меньше минимального или больше максимального значения соответствующей координаты множества граничных точек. Значения остальных координат задаются произвольно.
В результате решения (N + 1)-го порядка (2.1) определяются значения коэффициентов (N + 1)-й гиперплоскости. Исключение из уравнений гиперплоскостей дополнительной переменной позволяет получить область в N-мерном пространстве (заштрихованная область на рис.).
