Решение горно-геологических задач методом "Монте-Карло". Смолич С.В - 74 стр.

UptoLike

Составители: 

74
Глава 10
МОДЕЛИРОВАНИЕ ДИСКРЕТНЫХ
СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН
Так как сумма вероятностей дискретных величин равна единице
1
0
=
=
n
K
K
P ,
а выдаваемые датчиком случайные числа распределены на интервале
(0,1) равномерно, моделирование дискретных случайных величин
выполняют опираясь на эту их особенность. Таким образом, если
случайное число, выданное датчиком случайных чисел R
i
, попало в
интервал Р
К
, то считают, что случайная величина приняла значение y
K
(рис. 10.1). Иными словами считают, что событие y
K
произошло, если
соблюдается условие
=
=
<
K
K
Ki
K
K
K
PRP
0
1
0
.
Рис. 10.1. Генерирование дискретной случайной величины
В качестве примера приведем моделирование случайной вели-
чины с распределением по закону Пуассона.
                           Глава 10
        МОДЕЛИРОВАНИЕ ДИСКРЕТНЫХ
               СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН


     Так как сумма вероятностей дискретных величин равна единице
                                  n

                              ∑P
                              K =0
                                          K    = 1,

а выдаваемые датчиком случайные числа распределены на интервале
(0,1) равномерно, моделирование дискретных случайных величин
выполняют опираясь на эту их особенность. Таким образом, если
случайное число, выданное датчиком случайных чисел Ri, попало в
интервал РК, то считают, что случайная величина приняла значение yK
(рис. 10.1). Иными словами считают, что событие yK произошло, если
соблюдается условие
                           K −1                        K

                           ∑P
                           K =0
                                      K   ≤ Ri < ∑ PK .
                                                      K =0




     Рис. 10.1. Генерирование дискретной случайной величины

     В качестве примера приведем моделирование случайной вели-
чины с распределением по закону Пуассона.



                                          74