Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Bitlet_8-14.docx
Скачиваний:
0
Добавлен:
27.04.2019
Размер:
159.9 Кб
Скачать

3. В театре

procedure TForm1.Button7Click(Sender: TObject); //театр

var

i,j,boy,b1,g1,girl,pairs:cardinal;

otvet:extended;

x,y:extended;

begin

boy:=8;

girl:=7;

otvet:=0;

i:=1;

N:=StrToInt(Form1.LabeledEdit1.Text);

pairs:=0;

while (i<=N)do

begin

boy:=8;

girl:=7;

x:=random; // 1 mesto

if (x<boy/(boy+girl)) then

begin

dec(boy);

x:=0;

end

else begin

dec(girl);

x:=1;

end ;

for j:=2 to 15 do

begin

y:=random; // j-e mesto

if (y<boy/(boy+girl)) then

begin

dec(boy);

y:=0;

end

else begin

dec(girl);

y:=1;

end;

if ( (x+y)=1 )then

begin

pairs:=pairs+1;

end;

x:=y;

end;

i:=i+1;

end;

otvet:=pairs/N;

Form1.Edit1.Text:=FloatToStr(otvet);

end;

Билет №10

Моделирование n-мерной случайной точки с независимыми координатами. Если координаты n-мерной случайной величины Q=(ξ1, ..., ξn) независимы, то функция распределения

FQ(x1, ..., xn) = F1(x1)... Fn(xn),

где Fi(xi) – функция распределения величины ξi. Есте­ственно ожидать, что в этом случае можно моделиро­вать каждую величину ξi независимо:

Fi(ξi) = γi , i = 1,2, ...,n, (11)

где γi , ..., γn – независимые случайные числа.

Действительно, так как γi независимы, то и ξi опре­деленные формулами (11), независимы. Поэтому их совместная функция распределения равна произведению

n n

Р{ξ1 < x1 ,... ,ξn п} = П Р{ ξi < xi} = П Fi(xi) = FQ(x1, ..., xn).

2.

3. Короткий кусок стержня.

procedure TForm1.Button8Click(Sender: TObject); //короткий кусок стержня

var

short,long,x,y,l:real;

begin

N:=StrToInt(Form1.LabeledEdit1.Text);

l:=StrToFloat(Edit3.Text);

if (RadioButton1.Checked=true)then begin

short:=0;

i:=0;

while (i<N)do begin

x:=random*l;

if (x<(l/2)) then short:=short+x

else short:=short+(l-x);

Inc(i);

end;

otvet:=short/N;

Form1.Edit1.Text:=FloatToStr(otvet);

end; //checked1 отношение

if (RadioButton2.Checked=true)then begin

i:=0;

short:=0;

long:=0;

while (i<N)do begin

x:=random*l;

if (x<(l/2)) then

begin

short:=x;

long:=(l-x);

end

else

begin

short:=(l-x);

long:=x;

end;

y:=y+(short/long);

short:=0;

long:=0;

Inc(i);

end;

otvet:=y/N ;

Form1.Edit1.Text:=FloatToStr(otvet);

end;//checked-2 длина

end;

Билет №11

Поправки к приближенным распределениям.

Предположим, что плотность р(х) случай­ной величины ξ аппроксимируется снизу достаточно про­стой линией у(х). Оче­видно, в качестве приближения к р(х) можно выбрать плотность

p1(x) = y(x) / c, где

b

c1 = ∫ y(x) dx, и находить приближенные значения ξ по плотности p1(x).

a

Можно, однако, представить р(х) в форме суперпо­зиции двух плотностей

p1(x) = y(x) / c1 и p2(x) = [p(x) – y(x)] / c2,

и получить таким образом метод для точного моделирования ξ. Алгоритм расчета ξ по плотности р(х) может оказаться весьма сложным; но на времени счета это почти не скажется, ибо р2(х) будет использоваться очень редко: Р{η = 2} = с2 = 1 – c1 << c1.

Итак, метод суперпозиции дает возможность учесть «поправку» p2(x), практически не увеличивая времени счета, а лишь ценою усложнения программы (впрочем, обычно это весьма нежелательно).

2.

Тут вы можете оставить комментарий к выбранному абзацу или сообщить об ошибке.

Оставленные комментарии видны всем.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]