- •Глава 9. Численные эксперименты в гидрологии
- •9.1. Методы экспериментальных исследовании в геоэкологии
- •9.2. Общее представление о методе Монте-Карло
- •9.2.1. Происхождение метода
- •9.2.2. Схема и некоторые особенности применения метода Монте-Карло
- •9.3. Разыгрывание последовательности значений дискретной случайной величины
- •9.4.Воспроизведение последовательности значений случайной величины, равномерно распределенной в интервале [0, 1]
- •9.5. Моделирование рядов наблюдений по различным математическим схемам
- •Понятие о моделировании рядов наблюдений
- •9.5.2. Моделирование гидрологического ряда по схеме случайной величины
- •9.5.3. Моделирование гидрологического ряда по схеме простой цепи
- •Графоаналитический способ моделирования
- •Аналитические способы моделирования
9.3. Разыгрывание последовательности значений дискретной случайной величины
Пусть, например, перед нами поставлена задача получить ряд значений дискретной случайной величины X с распределением
где
–
возможные значения случайной величины
Х,
расположенные в убывающем порядке;
– вероятности этих значений,
Для решения этой задачи представим себе (см. пример в начале главы), что единичный квадрат, площадь которого So=l, разделен на k площадок, размеры которых S1, S2,…, Sk заданы в долях единицы и равны соответственно вероятностям p1, p2, ..., pk. Выберем в единичном квадрате N случайных, равномерно распределенных точек, каждая из которых задана координатами (х, у), представляющими собой значения случайных величин X и Y, равномерно распределенных в интервале от 0 до 1.
Если
i-я
точка (i
= 1, 2,
..., N)
попала
в какую-то j-ю
площадку,
то будем считать, что мы получили
значение X,
равное
,
т.
е.
хi
= ξ
j.
Если
i+1
-я точка попала в какую-то ζ
-
ю площадку,
то будем считать, что мы получили
значение X,
равное
ξ
j
,
т.
е.
хi+1
= ξ
j.
И
так далее.
В пределе при достаточно большом N распределение полученных значений X (х1, х2,… , xn) будет сходиться по вероятности к заданному распределению. Это с очевидностью следует из того, что вследствие равномерного распределения случайных точек в площади единичного квадрата число попаданий в каждую площадку при N → ∞ со будет определяться ее размерами, в свою очередь равными вероятности j-го значения случайной величины.
В данном случае двумерные координаты (х, у) использовались только для уяснения аналогии и общности алгоритма метода Монте-Карло при решении различных задач. Вообще же для решения задачи розыгрыша дискретной случайной величины достаточно иметь одну числовую ось.
Подготовка
к розыгрышу при этом заключается в том,
что на числовой
оси У
(рис.
9.2) откладывается интервал от 0
до 1,
(
),
который разбивается, начиная от нуля,
на k
интервалов
длиной,
равной соответственно p1,
p2,
.
. ., pk.
Полученные
интервалы
нумеруются цифрами j=
1, 2, 3, . .., k.
Сам розыгрыш заключается в следующем. Каким-либо способом, например из таблицы случайных чисел, равномерно распределенных(см.
Рисунок 9.2. Вероятности значений случайной величины на числовой оси
разд. 9.4) в интервале от 0 до 1, последовательно считываются значения ai. (i = 1, 2, ... , N) . Затем на оси У определяется в какой интервал на оси У попадает заданное значение точки, то есть где уj = ai.
Если точка аi попадает в интервал с номером j, то считается, что данное значение хi = ξ j., и т. д.
Разыгрывание дискретной случайной величины, состоящее из множества испытаний, обычно производится на ЭВМ. При этом значения случайной величины а могут быть получены различными путями (см. разд. 9.4).
Пусть распределение разыгрываемой случайной величины задано в памяти машины в виде табл. 9.1.
Таблица 9.1
Распределение дискретной случайной величины
-
Значения X
ζ 1
ζ 2
…
ζ i
…
ζ к
Вероятность значений
p1
p2
…
pi
…
pk
Обеспеченность
P1
P2
…
Pi
…
Pk
В
этой таблице i
— порядковый номер значений случайной
величины
X;
— значения случайной величины,
расположенные в
убывающем порядке; рi
—
вероятность значений
;
—
обеспеченность значений
.
Разыгрывание
производится по следующей схеме (рис.
9.3). Задается
номер члена ряда (i=1,
2, ..., п).
Затем
по таблице случайных чисел находится
ai,
дальше aj
сравнивается со значениями обеспеченности
Рj
(j=
1, 2, . ..,...,
k—
1)
и если
,
то
i-му
члену моделируемого ряда
присваивается значение
.
Затем проверяется i
= n,
и если равенство
выполняется, т. е. получены все п
значений,
то розыгрыш
прекращается, если нет, то i
увеличивается
на 1 и весь расчет,
начиная со 2-го оператора (см. рис.
9.3), повторяется.
Привести в порядок рисунок
Рис. 9.3. Блок-схема розыгрыша ряда значений дискретной случайной величины.
