ВУЗ:
Составители:
72
Рис. 9.1. Генерирование случайных величин по плотности рас-
пределения
Алгоритм машинной реализации этого способа получения случай-
ных чисел сводится к последовательному выполнению ряда действий, при
этом предварительно формируется массив в виде таблицы, устанавли-
вающей соответствие между датчиком случайных чисел и номерами ин-
тервалов, с указанием их левых границ. Далее последовательно выпол-
няются следующие процедуры:
- генерируется равномерное случайное число х, из интервала
(0,1), которое с помощью таблицы определяет искомый интер-
вал (с
к
,c
k+i
) с известным значением его левой границы;
- генерируется число x
i+1
и масштабируется с целью приведения
его к интервалу (с
к
, c
k+i
), т. е. находится (c
k+i
- с
к
)·х
i+1
;
- вычисляется искомое случайное число y
i
= c
k
+(c
k+1
- c
k
)·х
i+1
;
с требуемым законом распределения.
Недостатком такого преобразования случайных величин являет-
ся то обстоятельство, что точность аппроксимации функции плотно-
Рис. 9.1. Генерирование случайных величин по плотности рас- пределения Алгоритм машинной реализации этого способа получения случай- ных чисел сводится к последовательному выполнению ряда действий, при этом предварительно формируется массив в виде таблицы, устанавли- вающей соответствие между датчиком случайных чисел и номерами ин- тервалов, с указанием их левых границ. Далее последовательно выпол- няются следующие процедуры: - генерируется равномерное случайное число х, из интервала (0,1), которое с помощью таблицы определяет искомый интер- вал (ск,ck+i) с известным значением его левой границы; - генерируется число xi+1 и масштабируется с целью приведения его к интервалу (ск, ck+i), т. е. находится (ck+i - ск)·хi+1; - вычисляется искомое случайное число yi = ck+(ck+1 - ck)·хi+1; с требуемым законом распределения. Недостатком такого преобразования случайных величин являет- ся то обстоятельство, что точность аппроксимации функции плотно- 72
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 70
- 71
- 72
- 73
- 74
- …
- следующая ›
- последняя »