Математические методы и модели в фармацевтической науке и практике. Зубов Н.Н - 138 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ВМА им. Кирова | Санкт-Петербург

Составители: 

Рубрика: 

138
Аналитически функция и плотность распределения случайной величины R
записываются следующим образом:
0 при r ≤ 0, 0 при r ≤ 0,
F(r) = r при 0 < r ≤ 1, f(r) = 1 при 0 < r ≤ 1,
1 при r >1. 0 при r >1.
Графики этих функций представлены на рис. 3.1.
Рис. 3.1 - Графики функции и плотности распределения случайной величины
R
Любой розыгрыш может быть осуществлен с помощью специального
устройства - датчика случайных чисел, позволяющего решить
задачу: получить
реализацию случайной величины R, т. е. получить случайное число г в интервале
от 0 до 1.
В качестве датчиков случайных чисел могут выступать физические
датчики: рулетки с равномерно нанесенными секторами, барабаны с фишками и
др.; таблицы случайных чисел, заранее заполненные с помощью физических
датчиков и т.п. Кстати, именно из-за
наличия казино с рулетками в столице
княжества Монако – г. Монте-Карло – назван изучаемый метод.
При моделировании на ЭВТ широко используются алгоритмы формирования
так называемых псевдослучайных чисел. Они разрабатываются таким образом,
чтобы обеспечивалась приемлемая независимость и равномерность чисел при
сравнительной простоте их вычисления.
Наиболее распространенный способ формирования псевдослучайных чисел
- метод вычетов.
Суть метода: выбираются числа g и М, не имеющие общих
делителей (причем число g большое), при которых последовательность чисел r
n+1
=
F(r)
1
1
r
1
1
r
f(r)

Страницы