- •Дайте определение имитации. Назовите характерные особенности имитации. В каких случаях рекомендуется проводить имитационное моделирование?
- •1 Этап моделирования. Анализ моделируемой системы и постановка задач 1.1. Задачи первого этапа
- •1.2. Содержательное описание моделируемой системы
- •Задачи, решаемые при формализации ои
- •Приведите характерные особенности равномерного закона.!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! Метод моментов для равномерного закона
- •Назовите три замечательных свойства экспоненциального закона, позволяющие строить марковские цепи.
- •1. Ординарность.
- •2. Стационарность (независимость от времени).
- •3. Отсутствие последействия.
- •По каким принципам выбирается метод моделирования?
- •Какие работы выполняются на этапе разработки имитационной модели? По какому принципу рекомендуется выбирать язык программирования для создания имитационных моделей?
- •Расшифруйте следующие классификаторы смо: м/м/1; м/н2/1; е4/м/1; м/м/ m/к. В скольких состояниях могут находиться смо с классификатором м/м/ m/к? Модель м/м/1
- •Модель м/м/1/3
- •Модель м/м/3
- •1. Метод квадратов:
- •3. Конгруэнтный метод:
- •Тест частот
- •Аналитический метод
- •Табличный метод
- •Достоинства и недостатки аналитического и табличного методов генерации случайных чисел
- •Как наиболее просто сгенерировать случайные числа, распределённые по гиперэкспоненциальному и эрланговскому закону?
- •Какие методы оценки пригодности программной имитационной модели Вы знаете? Как можно оценить значимость результатов имитационного моделирования?
- •Оценка адекватности модели
- •Оценка устойчивости модели
- •Оценка значимости результатов имитационного моделирования
- •План дробного факторного эксперимента
- •Назовите особенности ортогонального центрального композиционного плана (оцкп) и ротатабельного центрального композиционного плана (рцкп).
- •Назовите особенности построения d-оптимальных планов. Чем планы Коно отличаются от планов Кифера?
- •Планы Коно
- •Планы Кифера
- •На каких предпосылках получены формулы для вычисления количества реализаций экспериментов для обеспечения требуемой достоверности результатов?
- •Определение требуемого количества реализаций на основании неравенства Чебышева
- •1. Коэффициент множественной детерминации, который показывает, какую часть изменения результативного показателя удалось объяснить изменением переменных, вошедших в уравнение регрессии
- •2. Критерий Фишера
- •Поясните особенности оптимизации при применении метода решения системы уравнений в частных производных. Какие ограничения накладываются при применении данного метода?
- •При каких условиях для решения оптимизационных задач используются методы линейного программирования? Какие «классические» задачи линейного программирования Вы знаете?
- •Задача о поставщиках
- •Какое условие к оптимизируемой функции должно выполняться, чтобы можно было использовать метод Ньютона? Как по-другому называется метод Ньютона и почему он имеет такое название?
Тест частот
Функция распределения равномерно распределенных случайных чисел в диапазоне от 0 до 1 представлена на рис.14.1, а функция плотности на рис.14.2.
Рис. 14.1. Функция распределения Рис. 14.2. Функция плотности
равномерного закона равномерного закона
Тест разрядов
Для равномерного закона вероятность появления любого символа в любом разряде числа одинакова. Для десятичных чисел она равна 0,1; для двоичных – 0,5. Для проведения тестирования подсчитывается количество каждых символов в каждом разряде числа, то есть их частоты. И аналогично предыдущему вычисляется критерий 2 и количество степеней свободы R. А далее проверяем попадание коэффициента доверия гипотезе в 10%-ный доверительный интервал. При отрицательном результате гипотеза отвергается.
Тест оценки случайности
Два предыдущих случаев дадут отличный результат, если вместо генератора случайных чисел взять обычный счетчик и он будет являться идеально равномерным. Для того чтобы устранить случайность вычисляют коэффициент линейной автокорреляции, показывающий зависимость случайных чисел от ранее сгенерированных. Коэффициент автокорреляции вычисляется для последовательности случайных чисел берущихся с некоторым шагом между собой h.
Тест периодичности
Тест периодичности заключается в вычислении длины периода и длины отрезка апериодичности. Период – это количество повторяющихся чисел, а отрезок апериодичности – это такая последовательность случайных чисел, в которой нет ни одной пары одинаковых чисел, но следующее число за отрезком апериодичности имеет в нем «свою» пару.
Для проверки качества последовательности равномерно распределенных случайных чисел используют три вида тестов: на равномерность, случайность, периодичность.
Как генерируются случайные числа методом обратной функции? Почему этот метод получил такое название? Чем отличается табличный метод генерации случайных чисел от метода обратной функции? Назовите достоинства и недостатки методов обратной функции и табличного метода.
Для генерации случайных чисел по заданному закону используют аналитические, табличные и специальные методы, основанные на функциональных особенностях генерируемых законов. В качестве задающих генераторов для реализации любых законов применяют генераторы равномерно распределенных случайных чисел.
Аналитический метод
А налитические методы, как правило, используют метод обратной функции, названный так ввиду того, что аргумент при его применении откладывают по оси y, а функцию снимают с оси x. Применение метода представлено на рис. 3.8.
Применение метода обратной функции основано на теореме, что если
случайная величина Х имеет функцию плотности f(x), то случайная величина распределена равномерно в диапазоне от 0 до 1 и для вычисления j-го случайного числа используется формула:
,
Табличный метод
Табличный метод основан на том же принципе, что и аналитический, только вместо функции распределения в нем берется ее кусочно-линейное представление, т.е. весь диапазон существования распределения случайных чисел разбивается на ряд интервалов, в которых дуги заменяются стягивающими их хордами. Применение метода представлено на рис. 3.9.
Интервал, в который попало случайное число, определяется по выполнению неравенства ai-1 rj ai.
На основании подобия треугольников:
.