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Теория вероятностей и математическая статистика на базе Maple. Лабораторный практикум. Учебное пособие

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ɉɭɫɬɶ Y ± ɞɢɫɤɪɟɬɧɚɹ ɫɥɭɱɚɣɧɚɹ ɜɟɥɢɱɢɧɚ ɜɵɪɚɠɚɸɳɚɹ ɱɢɫɥɨ ɭɫɩɟɲɧɵɯ ɢɫɯɨɞɨɜ iɜnɢɫɩɵɬɚɧɢɹɯɋɩɨɦɨɳɶɸɧɟɫɥɨɠɧɵɯɜɵɤɥɚɞɨɤɦɨɠɧɨɩɨɥɭɱɢɬɶ ɮɨɪɦɭɥɭɞɥɹɭɫɥɨɜɧɨɣɩɥɨɬɧɨɫɬɢfx_Y i
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ɍɬɨɱɧɢɬɟɩɥɨɬɧɨɫɬɶ ɪɚɫɩɪɟɞɟɥɟɧɢɹ ɫ ɜ ɏ ɢ ɩɨɫɬɪɨɣɬɟ ɝɪɚɮɢɤɢɩɟɪ ɜɨɧɚɱɚɥɶɧɨɣ ɩɥɨɬɧɨɫɬɢ ɢ ɭɬɨɱɧɟɧɧɨɣ ɇɚɣɞɢɬɟ ɜɟɪɨɹɬɧɨɫɬɶ ɷɮɮɟɤ ɬɢɜɧɨɫɬɢɜɚɤɰɢɧɵɩɪɢɦɟɧɹɟɦɨɣɤɦɭɩɚɰɢɟɧɬɭ
ɉɪɢɦɟɪɩɨɫɬɪɨɟɧɢɹɞɜɭɯɝɪɚɮɢɤɨɜɜɨɞɧɢɯɩɪɹɦɨɭɝɨɥɶɧɵɯɤɨɨɪɞɢɧɚ ɬɚɯ
restart: with(plots):
graph1:=plot(x^2,x=-1..1.5,color=blue):
graph2:=plot(ln(x)+1,x=-1..1.5,color=red):
display([graph1,graph2]);
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ɉɭɫɬɶ ɜ ɤɚɡɢɧɨ ɢɝɪɨɤ ©ɩɪɨɬɢɜɨɫɬɨɢɬª ɨɞɧɨɜɪɟɦɟɧɧɨ ɞɜɭɦ ɢɝɪɨɜɵɦ ɚɜɬɨ ɦɚɬɚɦ Ⱥ ɢ % ©ɞɜɭɪɭɤɨɦɭ ɛɚɧɞɢɬɭª ɤɨɬɨɪɵɟ ɜ ɫɥɭɱɚɟ ɜɵɢɝɪɵɲɚ ɢɝɪɨɤɚ ɜɵ ɩɥɚɱɢɜɚɸɬɟɦɭɡɚɨɞɢɧɪɚɭɧɞɢɝɪɵɫɨɨɬɜɟɬɫɬɜɟɧɧɨɫɜɟɪɨɹɬɧɨɫɬɹɦɢyɢzɚɜ ɫɥɭɱɚɟɟɝɨɩɪɨɢɝɪɵɲɚ±ɧɟɜɵɩɥɚɱɢɜɚɸɬɧɢɱɟɝɨɫɨɨɬɜɟɬɫɬɜɟɧɧɨɫɜɟɪɨɹɬɧɨɫɬɹ ɦɢ±yɢ±zȼɟɪɨɹɬɧɨɫɬɢyɢzɧɟɢɡɜɟɫɬɧɵɢɝɪɨɤɭɂɟɦɭɪɚɡɪɟɲɚɟɬɫɹɩɪɨɜɟɫɬɢ ɫɟɪɢɸɢɡmɪɚɭɧɞɨɜɜɵɛɢɪɚɹɜɤɚɠɞɨɦɪɚɭɧɞɟɨɞɢɧɢɡɚɜɬɨɦɚɬɨɜɉɪɢɷɬɨɦɢɝ ɪɨɤɦɨɠɟɬ ɩɪɢɦɟɧɹɬɶ ɨɞɧɭ ɢɡɫɥɟɞɭɸɳɢɯ ɞɜɭɯ ɫɬɪɚɬɟɝɢɣ ɢɝɪɵ©ɜɵɛɨɪ ɩɨ ɪɟ- ɡɭɥɶɬɚɬɭªɢ©ɜɵɛɨɪ ɩɨ ɜɟɪɨɹɬɧɨɫɬɢª
ɋɨɝɥɚɫɧɨɫɬɪɚɬɟɝɢɢ©ɜɵɛɨɪ ɩɨ ɪɟɡɭɥɶɬɚɬɭª ɜ ɫɥɭɱɚɟ ɜɵɢɝɪɵɲɚɜkɦɪɚ ɭɧɞɟɢɝɪɨɤɧɟɦɟɧɹɟɬɚɜɬɨɦɚɬɜɩɨɫɥɟɞɭɸɳɟɦkɦɪɚɭɧɞɟɜɫɥɭɱɚɟɩɪɨɢɝɪɵ ɲɚɢɝɪɨɤ©ɩɟɪɟɤɥɸɱɚɟɬɫɹªɧɚɞɪɭɝɨɣɚɜɬɨɦɚɬ
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Ɉɛɴɹɫɧɢɦ ɬɟɩɟɪɶ ɫɬɪɚɬɟɝɢɸ ©ɜɵɛɨɪ ɩɨ ɜɟɪɨɹɬɧɨɫɬɢª ɉɭɫɬɶ ɤ k  ɪɚɭɧɞɭɤɨɥɢɱɟɫɬɜɚ ɜɵɢɝɪɚɧɧɵɯ ɢɩɪɨɢɝɪɚɧɧɵɯɪɚɭɧɞɨɜɫɭɱɚɫɬɢɟɦ ɚɜɬɨɦɚɬɚ Ⱥ ɪɚɜɧɵ ɫɨɨɬɜɟɬɫɬɜɟɧɧɨ wA ɢ lA ɤɨɥɢɱɟɫɬɜɚ ɜɵɢɝɪɚɧɧɵɯ ɢ ɩɪɨɢɝɪɚɧɧɵɯ ɪɚ ɭɧɞɨɜ ɫ ɭɱɚɫɬɢɟɦ ɚɜɬɨɦɚɬɚ ȼ ɪɚɜɧɵ ɫɨɨɬɜɟɬɫɬɜɟɧɧɨ wB ɢ lB ȿɫɥɢ ɫɱɢɬɚɬɶ ɫɥɭɱɚɣɧɵɟ ɜɟɥɢɱɢɧɵ xɢy ɪɚɫɩɪɟɞɟɥɟɧɧɵɦɢ ɪɚɜɧɨɦɟɪɧɨ ɧɚ ɨɬɪɟɡɤɟ > @ ɬ ɟ ɢɦɟɸɳɢɦɢ ɛɟɬɚɪɚɫɩɪɟɞɟɥɟɧɢɟ ɫ ɩɚɪɚɦɟɬɪɚɦɢ D E ɬɨɜɫɢɥɭ ɪɟɡɭɥɶɬɚɬɨɜɢɡɩɪɟɞɵɞɭɳɟɝɨɡɚɞɚɧɢɹɜɟɪɨɹɬɧɨɫɬɶɜɵɢɝɪɵɲɚɢɝɪɨɤɚɜkɦɪɚ
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Ɉɬɤɪɨɣɬɟɮɚɣɥ
ɩɚɤɟɬɚ0DSOHɜɵɧɚɣɞɟɬɟɩɪɨɰɟɞɭɪɭ
ȾɜɭɪɭɤɢɣȻɚɧɞɢɬPZVɧɚɪɚɛɨɱɟɦɥɢɫɬɟɤɨɦɩɶɸɬɟɪɧɨɝɨ
TwoArmBandit1:
restart: with(stats[random]):
TwoArmBandit1:=proc(n,m)
local win1,lose1,win2,lose2,p1,p2,new,V,y,z,strategy,ii,
average1,average2, currentmachine,i,j,k,U,a,b:
average1:=0: average2:=0:
for ii from 1 to n do
V:=uniform[0,1]: y:=V(): z:=V():
for strategy in
[strategy_on_prob,strategy_on_result] do
U:=uniform[0,1]:
win1:=0: lose1:=0: win2:=0: lose2:=0:
currentmachine:=1:
if strategy=strategy_on_prob
then
for i from 1 to m do
if currentmachine=1

then if U()<y
then win1:=win1+1:
else lose1:=lose1+1:
fi:
else if U()<z
then win2:=win2+1:
else lose2:=lose2+1:
fi:
fi:
p1:=(win1+1)/(win1+lose1+2);
p2:=(win2+1)/(win2+lose2+2);
if p1>p2
then currentmachine:=1:
else currentmachine:=2:
fi:
od:
new:=(win1+win2)/m:
average1:=average1+new:
else
for j from 1 to m do
if currentmachine=1
then if U()<y
then win1:=win1+1:
else lose1:=lose1+1:
currentmachine:=2:
fi:
else if U()<z
then win2:=win2+1:
else lose2:=lose2+1:
currentmachine:=1:

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