Полезное:
Как сделать разговор полезным и приятным
Как сделать объемную звезду своими руками
Как сделать то, что делать не хочется?
Как сделать погремушку
Как сделать так чтобы женщины сами знакомились с вами
Как сделать идею коммерческой
Как сделать хорошую растяжку ног?
Как сделать наш разум здоровым?
Как сделать, чтобы люди обманывали меньше
Вопрос 4. Как сделать так, чтобы вас уважали и ценили?
Как сделать лучше себе и другим людям
Как сделать свидание интересным?
Категории:
АрхитектураАстрономияБиологияГеографияГеологияИнформатикаИскусствоИсторияКулинарияКультураМаркетингМатематикаМедицинаМенеджментОхрана трудаПравоПроизводствоПсихологияРелигияСоциологияСпортТехникаФизикаФилософияХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника
|
Проверка качества псевдослучайных последовательностей чисел. Проверка стохастичности и независимости
Проверка стохастичности последовательностей псевдослучайных чисел наиболее часто проводится методами комбинаций и серий. Сущность метода комбинаций сводится к определению закона распределения длин участков между единицами (нулями) или закона распределения (появления) числа единиц (нулей) в п- разрядном двоичном числе . На практике длину последовательности берут достаточно большой и проверяют все и разрядов или только старших разрядов числа . Теоретически закон появления у единиц в разрядах двоичного числа описывается исходя из независимости отдельных разрядов биномиальным законом распределения: где — вероятность появления единиц в разрядах числа ; — вероятность появления единицы (нуля) в любом разряде числа ; . Тогда при фиксированной длине выборки теоретически ожидаемое числопоявления случайных чисел с единицами в проверяемых разрядах будет равно . После нахождения теоретических и экспериментальных вероятностей иличисел при различных значениях гипотеза о стохастичности проверяется с использованием критериев согласия. При анализе стохастичности последовательности чисел методом серий последовательностьразбивается на элементы первого и второго рода (а и b), т. е. . Серией называется любой отрезок последовательности, состоящий из идущихдруг за другом элементов одного и того же рода, причем число элементов в отрезке (а или b) называется длиной серии. После разбиения последовательности на серии первого и второго рода будемиметь, например, последовательность вида...aabbbbaaabaaaabbbab.... Так как случайные числа а и bв данной последовательности независимы и принадлежатпоследовательности , равномерно распределенной на интервале (0, 1), то теоретическая вероятность появления серии длиной в последовательности длиной в опытах (под опытом здесь понимается генерация числа , и проверка условия ) определится формулой Бернулли: В случае экспериментальной проверки оцениваются частоты появления серийдлиной . В результате получаются теоретическая и экспериментальная зависимости , сходимость которых проверяется по известным критериям согласия, причем проверку целесообразно проводить при различных значениях , и . Проверка независимости элементов последовательности псевдослучайных квазиравномернораспределенных чисел проводится на основе вычисления корреляционного момента. Случайные величины и называются независимыми, если закон распределениякаждой из них не зависит от того, какое значение приняла другая. Таким образом, независимость элементов последовательности может быть проверена путем введения в рассмотрение последовательности , где — величина сдвига последовательностей. В общем случае корреляционный момент дискретных случайных величин и с возможными значениями , и определяется по формуле где — вероятность того, что примет значение . Корреляционный момент характеризует рассеивание случайных величин и и их зависимость. Если случайные числа независимы, то . Коэффициенткорреляции где — средние квадратические отклонения величин и . При проведении оценок коэффициента корреляции на ЭВМ удобно для вычисленияиспользовать следующее выражение: где При вычислениях сначала рационально определить суммы: При любом для достаточно больших с доверительнойвероятностью справедливо соотношение Если найденное эмпирическое значение находится в указанных пределах, то с вероятностью можно утверждать, чтополученная последовательность чисел удовлетворяет гипотезе корреляционной независимости. 11.Моделирование случайных процессов с заданной корреляционной функцией. Непрерывно-стохастические модели. Q - схемы. Основные понятия обслуживания. Понятие прибора обслуживания. Непрерывно-стохастический подход рассмотрим на основе систем массового обслуживания, которые будем называть Q – схемами. Системы массового обслуживания представляют собой класс математических схем, разработанных в теории массового обслуживания для формализации процессов функционирования систем, которые по своей сути являются процессами обслуживания. В качестве процесса обслуживания могут быть представлены процессы функционирования экономических, технических, производственных и других систем. Характерным для работы таких объектов является стохастический характер процесса их функционирования, т.е. случайное появление заявок на обслуживание и завершение обслуживания в случайные моменты времени. В любом элементарном акте обслуживания можно выделить две основные составляющие: 1.Ожидание обслуживания заявкой; 2.Собственно обслуживания заявки. Это можно изобразить в виде некоторого i-го прибора обслуживания Пi, состоящего из накопителя заявок Нi, канала обслуживания Кi. В накопителе заявок может одновременно находится заявок, где Li – емкость i-го накопителя. На каждый прибор обслуживания Пi поступают потоки событий: - в накопитель Нi потоки заявок ωi; - в канал Кi – поток обслуживаний Ui. Потоком событий называется последовательность событий, происходящих одно за другим в случайные моменты времени. Различают потоки однородных и неоднородных событий. Поток событий называется однородным, если он характеризуется только моментами наступления этих событий (вызывающими моментами) и задаются последовательностью {tn} = {0 ≤ t1≤ t2 … ≤ tn≤ …}, где tn – момент наступления n-го события. Однородный поток событий может быть задан также в виде последовательности промежутков времени между n-м и (n-1)-м событиями {τn}, которая однозначно связана с последовательностью вызывающих моментов {tn} следующим образом: τn = tn – tn-1, Например, при n = 1 и to = 0, τ1 = t1; при n = 2 τ2 = t2 - t1. и т.д. Потоком неоднородных событий называется последовательность {tn, fn}, где tn – вызывающие моменты; fn – набор признаков события (наличие приоритета; возможность обслуживания тем или иным типом канала и т.д.). Заявки, обслуженные каналом Кi, и заявки, покинувшие прибор Пi по различным причинам необслуженными (например, из-за переполнения накопителя), образуют выходной поток yi Î Y. Процесс функционирования прибора обслуживания Пi можно представить как процесс изменения состояний его элементов во времени zi(t). Переход в новое состояние для прибора Пi означает изменение количества заявок, которые в нем находятся (в канале Кj и накопителе Нi). Вектор состояний для прибора Пi имеет вид где - состояние накопителя (0 – накопитель пустой, n – в накопителе n заявка, Lн – накопитель заполнен); - состояние канала (0 – канал свободен, 1 – канал занят, 2 – канал заблокирован). Date: 2015-07-17; view: 1622; Нарушение авторских прав |