3 Преобразование случайных величин - презентация, доклад, проект скачать

Нажмите для полного просмотра!

3 Преобразование случайных величин, слайд №1

3 Преобразование случайных величин, слайд №2

3 Преобразование случайных величин, слайд №3

3 Преобразование случайных величин, слайд №4

3 Преобразование случайных величин, слайд №5

3 Преобразование случайных величин, слайд №6

3 Преобразование случайных величин, слайд №7

3 Преобразование случайных величин, слайд №8

3 Преобразование случайных величин, слайд №9

3 Преобразование случайных величин, слайд №10

3 Преобразование случайных величин, слайд №11

3 Преобразование случайных величин, слайд №12

3 Преобразование случайных величин, слайд №13

3 Преобразование случайных величин, слайд №14

3 Преобразование случайных величин, слайд №15

3 Преобразование случайных величин, слайд №16

3 Преобразование случайных величин, слайд №17

3 Преобразование случайных величин, слайд №18

3 Преобразование случайных величин, слайд №19

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему 3 Преобразование случайных величин. Доклад-сообщение содержит 19 слайдов. Презентации для любого класса можно скачать бесплатно. Если материал и наш сайт презентаций Mypresentation Вам понравились – поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте в закладки в своем браузере.

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1

Описание слайда:

Тема 3 Преобразование случайных величин «Всякий, кто питает слабость к арифметическим методам получения случайных чисел, грешен вне всяких сомнений» Джон фон Нейман

Слайд 2

Описание слайда:

Процесс нахождения значения случайной величины  путем преобразования стандартной случайной величины (БСВ) называют разыгрыванием или моделированием случайной величины . Процесс нахождения значения случайной величины  путем преобразования стандартной случайной величины (БСВ) называют разыгрыванием или моделированием случайной величины .

Слайд 3

Описание слайда:

Метод обратного преобразования (обратной функции) Пусть необходимо получать значения случайной величины , являющейся непрерывной и имеющей функцию распределения 0

Слайд 4

Описание слайда:

Использование функции плотности вероятности нужно получать значения случайной величины , распределенной в интервале (a, b) с плотностью f(х)>0. Достоинство: точность метода. Недостатки: ограничение на вид функции распределения или функции плотности; затраты машинного времени.

Слайд 5

Описание слайда:

Дискретная случайная величина

Слайд 6

Описание слайда:

Метод отбора-отказа (метод Неймана, 1951)

Слайд 7

Описание слайда:

Метод ступенчатой аппроксимации

Слайд 8

Описание слайда:

Пример: Пусть задана функция плотности распределения непрерывной случайной величины f(х)=sin(x), на интервале [0, 90]. Составить алгоритм моделирования случайной величины методом ступенчатой аппроксимации для трех интервалов разбиения.

Слайд 9

Описание слайда:

Упрощенный метод ступенчатой аппроксимации

Слайд 10

Описание слайда:

Метод суперпозиции

Слайд 11

Описание слайда:

Метод сверток

Слайд 12

Описание слайда:

Табличный метод

Слайд 13

Описание слайда:

Метод композиций

Слайд 14

Описание слайда:

Моделирование событий

Слайд 15

Описание слайда:

Моделирование событий

Слайд 16

Описание слайда:

Моделирование событий

Слайд 17

Описание слайда:

Моделирование случайных векторов

Слайд 18

Описание слайда:

Моделирование случайных векторов

Слайд 19

Описание слайда:

Моделирование закона распределения Пуассона Закон Пуассона описывает число событий, происходящих за одинаковые промежутки времени, при условии независимости этих событий. Для генерирования чисел, соответствующих закону распределения Пуассона, вычисляется F(x) для х=0, 1, 2, …N, где N достаточно велико. – среднее (мат.ожидание) Положим  = х, если F(x)    F(x+1), где  – равномерно распределенная СВ.