Пусть, например, перед нами поставлена задача получить ряд значений дискретной случайной величины X с распределением

где – возможные значения случайной величины Х , расположенные в убывающем порядке; – вероятности этих значений,

Для решения этой задачи представим себе (см. пример в начале главы), что единичный квадрат, площадь которого S o =l, разделен на k площадок, размеры которых S 1 , S 2 ,… , S k заданы в долях единицы и равны соответственно вероятностям p 1 , p 2 , ..., p k . Выберем в единичном квадрате N случайных, равномерно распределенных точек, каждая из которых задана координатами (х, у), представляющими собой значения случайных величин X и Y, равномерно распределенных в интервале от 0 до 1 .

Если i -я точка (i = 1, 2, ..., N) попала в какую-то j -ю площадку, то будем считать, что мы получили значение X, равное , т. е. х i = ξ j . Если i+1 -я точка попала в какую-то ζ - ю площадку, то будем считать, что мы получили значение X, равное ξ j , т. е. х i +1 = ξ j . И так далее.

В пределе при достаточно большом N распределение полученных значений X (х 1 , х 2 ,… , x n) будет сходиться по вероятности к заданному распределению. Это с очевидностью сле­дует из того, что вследствие равномерного распределения случайных точек в площади единичного квадрата число попаданий в каждую площадку при N → ∞ со будет определяться ее размерами, в свою очередь равными вероятности j -го значения случайной величины.

В данном случае двумерные координаты (х, у) использовались только для уяснения аналогии и общности алгоритма метода Монте-Карло при решении различных задач. Вообще же для решения задачи розыгрыша дискретной случайной величины достаточно иметь одну числовую ось.

Подготовка к розыгрышу при этом заключается в том, что на числовой оси У (рис. 9.2) откладывается интервал от 0 до 1 , (), который разбивается, начиная от нуля, на k интервалов длиной, равной соответственно p 1 , p 2 , . . ., p k . Полученные интервалы нумеруются цифрами j = 1, 2, 3, . .., k.

Сам розыгрыш заключается в следующем. Каким-либо способом, например из таблицы случайных чисел, равномерно распределенных(см.

Рисунок 9.2. Вероятности значений случайной величины на числовой оси

разд. 9.4) в интервале от 0 до 1, последовательно считываются значения a i . (i = 1, 2, ... , N) . Затем на оси У определяется в какой интервал на оси У попадает заданное значение точки, то есть где у j = a i .

Если точка а i попадает в интервал с номером j , то считается, что данное значение х i = ξ j . , и т. д.

Разыгрывание дискретной случайной величины, состоящее из множества испытаний, обычно производится на ЭВМ. При этом значения случайной величины а могут быть получены различными путями (см. разд. 9.4).



Пусть распределение разыгрываемой случайной величины задано в памяти машины в виде табл. 9.1.

Таблица 9.1

Распределение дискретной случайной величины

Значения X ζ 1 ζ 2 ζ i ζ к
Вероятность значений p 1 p 2 p i p k
Обеспеченность P 1 P 2 P i P k

В этой таблице i - порядковый номер значений случайной ве­личины X; - значения случайной величины, расположенные в убывающем порядке; р i - вероятность значений ; - обеспеченность значений .

Разыгрывание производится по следующей схеме (рис. 9.3). Задается номер члена ряда (i =1, 2, ..., п). Затем по таблице случайных чисел находится a i , дальше a j сравнивается со значениями обеспеченности Р j (j = 1, 2, . ..,..., k- 1) и если , то i -му члену моделируемого ряда присваивается значение . Затем проверяется i = n , и если равенство выполняется, т. е. получены все п значений, то розыгрыш прекращается, если нет, то i увеличивается на 1 и весь расчет, начиная со 2-го оператора (см. рис. 9.3), повторяется.

Привести в порядок рисунок

Рис. 9.3. Блок-схема розыгрыша ряда значений дискретной случайной величины.

ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА ММ- 03

РАЗЫГРЫВАНИЕ ДИСКРЕТНЫХ И НЕПРЕРЫВНЫХ СВ

Цель работы: изучение и программная реализация методов разыгрывания дискретных и непрерывных СВ

ВОПРОСЫ ДЛЯ ИЗУЧЕНИЯ ПО КОНСПЕКТУ ЛЕКЦИЙ:

1. Дискретные случайные величины и их характеристики.

2. Разыгрывание полной группы случайных событий.

3. Разыгрывание непрерывной случайной величины методом обратной функции.

4. Выбор случайного направления в пространстве.

5. Стандартное нормальное распределение и его пересчет для заданных параметров.

6. Метод полярных координат для разыгрывания нормального распределения.

ЗАДАЧА 1. Сформулировать (письменно) правило разыгрывания значений дискретной СВ, закон распределения которой задан в виде таблицы. Составить подпрограмму-функцию для разыгрывания значений СВ с использованием БСВ, получаемых от подпрограммы ГСЧ. Разыграть 50 значений СВ и вывести их на экран.

Где N – номер варианта.

ЗАДАЧА 2. Дана функция плотности распределения f(x) непрерывной случайной величины X.

В отчете записать формулы и вычисление следующих величин:

А) константу нормировки;

Б) функцию распределения F(x);

В) математическое ожидание M(X);

Г) дисперсию D(X);

Д) формулу для разыгрывания значений СВ по методу обратной функции.

Составить подпрограмму-функцию для разыгрывания заданной СВ и получить 1000 значений этой СВ.

Построить гистограмму распределения полученных чисел по 20 отрезкам.

ЗАДАЧА 3. Составить процедуру, позволяющую разыграть параметры случайного направления в пространстве. Разыграть 100 случайных направлений в пространстве.

Использовать встроенный датчик псевдослучайных чисел.

Письменный отчет по лабораторной работе должен содержать:

1) Название и цель работы, группу, фамилию и номер варианта студента;

2) По каждой задаче: -условие, -необходимые формулы и математические преобразования, -имя программного файла, реализующего используемый алгоритм, -результаты вычислений.

Отлаженные программные файлы сдаются вместе с письменным отчетом.

ПРИЛОЖЕНИЕ

Варианты плотности распределения непрерывной СВ

Вар-т

Плотность распределения СВ

Вар-т

Плотность распределения СВ

Обозначим равномерно распределенную СВ в интервале (0, 1) через R, а ее возможные значения (случайные числа) - r j .

Разобьем интервал }


Close