🗊Презентация 3 Преобразование случайных величин

Категория: Математика
Нажмите для полного просмотра!
3 Преобразование случайных величин, слайд №13 Преобразование случайных величин, слайд №23 Преобразование случайных величин, слайд №33 Преобразование случайных величин, слайд №43 Преобразование случайных величин, слайд №53 Преобразование случайных величин, слайд №63 Преобразование случайных величин, слайд №73 Преобразование случайных величин, слайд №83 Преобразование случайных величин, слайд №93 Преобразование случайных величин, слайд №103 Преобразование случайных величин, слайд №113 Преобразование случайных величин, слайд №123 Преобразование случайных величин, слайд №133 Преобразование случайных величин, слайд №143 Преобразование случайных величин, слайд №153 Преобразование случайных величин, слайд №163 Преобразование случайных величин, слайд №173 Преобразование случайных величин, слайд №183 Преобразование случайных величин, слайд №19

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





Тема 3

Преобразование случайных величин
«Всякий, кто питает слабость к арифметическим методам 
получения случайных чисел, грешен вне всяких сомнений»

Джон фон Нейман
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





   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 .
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





Метод обратного преобразования (обратной функции) 
    Пусть необходимо получать значения случайной величины , являющейся непрерывной и имеющей функцию распределения 0<F(x)<1 непрерывную и 
    строго возрастающую.
    F-1 – обратная функция F.
Алгоритм генерирования СВ с функцией распределения F: 
1) генерируем ; 
2) возвращаем = F-1().
Описание слайда:
Метод обратного преобразования (обратной функции) Пусть необходимо получать значения случайной величины , являющейся непрерывной и имеющей функцию распределения 0<F(x)<1 непрерывную и строго возрастающую. F-1 – обратная функция F. Алгоритм генерирования СВ с функцией распределения F: 1) генерируем ; 2) возвращаем = F-1().

Слайд 4





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.
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





Дискретная случайная величина
Описание слайда:
Дискретная случайная величина

Слайд 6





Метод отбора-отказа 
(метод Неймана, 1951)
Описание слайда:
Метод отбора-отказа (метод Неймана, 1951)

Слайд 7





Метод ступенчатой аппроксимации
Описание слайда:
Метод ступенчатой аппроксимации

Слайд 8





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.
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





Упрощенный метод ступенчатой аппроксимации
Описание слайда:
Упрощенный метод ступенчатой аппроксимации

Слайд 10





Метод суперпозиции
Описание слайда:
Метод суперпозиции

Слайд 11





Метод сверток
Описание слайда:
Метод сверток

Слайд 12





Табличный метод
Описание слайда:
Табличный метод

Слайд 13





Метод композиций
Описание слайда:
Метод композиций

Слайд 14





Моделирование событий
Описание слайда:
Моделирование событий

Слайд 15





Моделирование событий
Описание слайда:
Моделирование событий

Слайд 16





Моделирование событий
Описание слайда:
Моделирование событий

Слайд 17





Моделирование случайных векторов
Описание слайда:
Моделирование случайных векторов

Слайд 18





Моделирование случайных векторов
Описание слайда:
Моделирование случайных векторов

Слайд 19





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.
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.



Похожие презентации
Mypresentation.ru
Загрузить презентацию