- •1.Моделирование как метод научного познания. Понятие модели. Классификация моделей. Цели и задачи моделирования. [1/1]
- •2. Требования к математической модели. Основные этапы построения модели. Иерархия моделей. [1/1]
- •3. Построения общесистемной модели функционирования. [1/2]
- •4. Основные системные свойства: линейность, непрерывность, стационарность, детерминированность. Классификация математических моделей. Системные и конструктивные модели. [1/2]
- •5. Непрерывно-детерминированные модели (d-схемы). Уравнения вход-выход. Уравнения в пространстве состояний. [1/3]
- •6. Разностные уравнения. Пример построения конструктивной и машинной модели системы. [1/1]
- •7. Дискретно – детерминированные модели (f- схемы). Автоматы Милли и Мура. Разновидности детерминированных автоматов. [1/2]
- •8. Дискретно стохастические модели. (p- схемы). [1/1]
- •9. Z – детерминированные и y – детерминированные вероятностные автоматы. [1/2]
- •10. Марковские случайные процессы. Простейший поток отказов. [1/1]
- •11. Уравнения Колмогорова для определения вероятностей состояний системы. Пример. [1/3]
- •12. Непрерывно-стохастические модели (q-схемы). Основные понятия и определения. [1/3]
- •13. Обобщенные модели (а - схемы). Понятие агрегата. [1/1]
- •14. Структура агрегативной системы. Особенности функционирования. [1/3]
- •15. Построение и реализация моделирующего алгоритмов
- •16. Построение детерминированного и циклического моделирующего алгоритмов q-схем. [1/1]
- •17. Построение циклического моделирующего алгоритма
- •18. Построение синхронного моделирующего алгоритма
- •19. Построение спорадического моделирующего алгоритма
- •20.Цели и задачи имитационного моделирования. Имитационная модель, имитационная система. Архитектура имитационной системы. [1/2]
- •21. Общая характеристика метода статического моделирования. Пример построения моделирующего алгоритма. [1/2]
- •23. Метод получения псевдослучайных чисел с равномерным законом распределения. Методы середины квадрата и середины произведения. [1/1]
- •24. Конгруэнтные процедуры генерации псч. Мультипликативный и смешанный методы. [1/1]
- •25. Тесты проверки случайности последовательности псч с равномерным законом распределения. [1/1]
- •26. Тест проверки равномерности закона распределения.[1/1]
- •27. Тест проверки независимости последовательности псч[1/1]
- •28. Моделирование случайных событий. [1/2]
- •29. Моделирование Марковских цепей. [1/1]
- •30. Моделирование дискретных и непрерывных случайных величин с заданным законом распределения. [1/2]
- •31. Приближенные способы преобразования случайных чисел. [1/2]
- •32. Моделирование непрерывных случайных векторов. [1/1]
- •33. Моделирование дискретных случайных векторов
- •34. Сети Петри (n - схемы). [1/2]
- •35.Языки моделирования. Типовая схема архитектуры языка имитационного моделирования. Способы управления временем в модели системы. [1/2]
- •36.Сравнительный анализ языков имитационного моделирования. [1/2]
- •40. Моделирование процессов функционирования систем на базе n-схем. Структурный подход. [1/2]
23. Метод получения псевдослучайных чисел с равномерным законом распределения. Методы середины квадрата и середины произведения. [1/1]
1) Метод середины квадратов
Пусть имеется 2n разрядное число < 1, т.е. xi=0, a1 a2 … a2n
Возведем его в квадрат: xi2=0, b1 b2 … b4n
Возьмём 2n средних цифр:
xi+1=0, bn+1 bn+2 … b3n
Общая формула: xi+1=Д[10-2n Ц[103n xi2]],
где Д[.], Ц[.] – дробная и целая части числа
x0 – должно быть задано.
Пример.
x0 =0,2152; (x0)2 =0,04631104
x1 =0,6311; (x1)2 =0,39828721
x2 =0,8287 и т.д.
Недостатки:
1) наличие корреляции между числами;
2) в некоторых случаях случайность может вообще отсутствовать;
3) вырождение последовательности.
Пример 2:
xi =0,4500; (x0)2 =0,20250000; x1 =0,2500; (x1)2 =0,06250000; x2 =0,2500;
(x2)2 =0,06250000; x3 =0,2500.
2) Метод середины произведения
Является модификацией метода середины квадратов.
xi -1, xi – перемножаются.
Пусть xi -1=0, a1 a2 … a2n
xi=0, b1 b2 … b2n
xi -1*xi =0, c1 c2 … c4n
xi+1=0, cn+1 cn+2 … c3n
Общая формула: xi+1=Д[10-2n Ц[103n xi -1*xi]]
x0 и x1 – заданы.
Метод также имеет тенденцию к вырождению, но качество псевдослучайных чисел лучше, чем у чисел, полученных по 1-му методу.
41
24. Конгруэнтные процедуры генерации псч. Мультипликативный и смешанный методы. [1/1]
Конгруэнтные процедуры представляют собой арифметические операции, основаны на фундаментальном понятии конгруэнтности.
Два целых числа α и β конгруэнтны (сравнимы) по модулю m, где m – целое число, тогда и только тогда, когда существует такое целое число k, что
α-β=km, т.е. разность (α-β) делится на m и, если числа α и β имеют одинаковые остатки от деления на абсолютную величину m.
Пример: 1984≡4(mod10) ; 1984-4=198*10, ост(1984/10)=ост(4/10)
Конгруэнтные процедуры являются чисто детерминированными.
Формула xi+1=Ф(xi), i=0,1,2,… имеет вид Xi+1=λXi+μ(mod M),
Xi, λ, μ, M – неотрицательные целые числа.
X1=λX0+μ(mod M)
X2=λX1+μ(mod M)=λ2X0+(λ+1)μ(mod M)
X3=λX2+μ(mod M)= λ3X0+( λ2+λ+1)μ(mod M)= λ3X0+( λ3-1)μ/(λ-1)(mod M) ……
Xi= λiX0+( λi-1)μ/(λ-1)(mod M) (1)
Если заданы начальное значение X0, λ, μ, то выражение (1) однозначно определяет последовательность целых чисел {Xi} составлено из остатков от деления на
M членов последовательности {λiX0+( λi-1)μ/(λ-1)(mod M)}. Таким образом, для любого i≥1 выполняется условие Xi<M. {Xi}={Xi/M}, Xi принадлежит (0,1) – последовательность рациональных чисел. Конгруэнтные процедуры могут быть реализованы:
1) Смешанный метод.
Задаёт последовательность неотрицательных целых чисел {Xi} не превосходящих M по формуле Xi+1=λXi+μ(mod M) μ≠0.
Возможность выбора дополнительного параметра позволяет уменьшить корреляцию получаемых чисел.
В библиотеке стандартных программ для вычисления последовательности псевдослучайных чисел основаны на конгруэнтных процедурах.
2) Мультипликативный метод.
Для машинной реализации удобно версия, когда M=pg, где p – число цифр в системе счисления, принятой в ЭВМ; g – число бит в машинном слове.
Вычисления остатка от деления на M сводится к выделению g младших разрядов делимого, а преобразования целого числа Xi в рациональную дробь xi осуществляется подстановкой слева от Xi двоичной или десятичной запятой.
Алгоритм построения последовательности для двоичной последовательности M=2g:
1) выбрать в качестве X0 произвольное нечетное число;
2) вычислить коэффициент λ=8t ± 3, где t – любое целое положительное число;
3) найти произведение λX0, содержащее не более 2g значащих разрядов;
4) взять g младших разрядов в качестве первого члена последовательности X1, а остальные отбросить;
5) определить дробь x1= X1/2gиз интервала (0,1);
6) Присвоить X0=X1;
7) вернуться к пункту 3.
Пример. Получить числа последовательности для g=4.
1) X010=7; X0=0111
2) t=1, λ=8t ± 3, λ=11 или λ=5; пусть λ10=5, λ=0101
3) а) λX0=(0101)(0111)=00100011; X1=0011; x1=3/16=0,1875
б) λX1=(0101)(0011)=00001111; X2=1111; x2=15/16=0,9375
в) λX2=(0101)(1111)=01001011; X3=1011; x3=11/16=0,6875
г) λX3=(0101)(1011)=00110111; X4=0111; x4=7/16=0,4375 42