Аналитические и имитационные модели. Финаев В.И - 85 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ТТИ ЮФУ | Таганрог

Составители: 

Рубрика: 

85
- распределение Эрланга
r-го порядка, плотность
распределения вероятностей для которого определится по
формуле
t
e
!r
r
)t(
)t(
r
a
λ−
λ
λ
=
;
- нормальное (гауссово) распределение, плотность
распределения вероятностей для которого определится по
формуле
2
2
2
)mx(
e
!2
1
)x(f
σ
−
−
πσ
=
,
где
m – математическое ожидание, σ - среднеквадратичное
отклонение, а также другие распределения.
Задача имитации непрерывных случайных величин,
описываемых тем или иным аналитическим
распределением вероятностей, основана на
преобразованиях равномерно распределенных случайных
чисел в числа с заданным законом распределения.
4.5.1. Метод обратной функции. Пусть случайная
величина
Х определена функцией распределения
вероятностей
F(х) и плотностью распределения
вероятностей
f(х).
Если
Р - случайная величина, равномерно
распределенная на отрезке [0,1], то случайная величина
Х
может быть получена из решения следующего уравнения:
∫
∞
−
=
X
f(x)dxP
. (4.10)
На рис. 4.18 приведена иллюстрация метода обратных
функций. Как следует из рис. 4.18, выполняется как бы
обратное преобразование вероятности
Р в случайную

Страницы