Fig. 7.1. Algoritmul de simulare de evenimente aleatoare individuale
Simularea a grupului complet de evenimente aleatoare incompatibile. Să presupunem dat un set de evenimente elementare A1. O> c probabilitățile p1 lor. respectiv pn (p1 + ... + pn = 1) .Pentru construi un model de soft "înviorare", un set de rezultate, să împartă valorile BSV interval mental (0 £ t £ 1) pe n segmente de lungime p1, p2. pn. Este întotdeauna posibil, deoarece p1 + ... + 1 = pn. De exemplu, puteți defini segmentele după cum urmează:
Simularea Algoritmul rezultatelor aleatoriu Aj este ca referindu-se la senzorul EFS, pentru a determina care dintre intervalele # 61537; 1, # 61472; # 61537; 2. # 61537; n-am valoare BSV. Faptul de a cădea lor într-un anumit interval # 61537; j predetermină algoritm de deplasare pentru a simula procedura corespunzătoare, având același număr ca rezultat Aj. Deoarece probabilitatea de a cădea în intervalul BSV # 61537; j este egal cu pj lungimea sa. atunci probabilitatea unui rezultat Aj este egal cu pj. Această metodă de modelare simplu eveniment independent, numit „test de rezultat prin tragere la sorți.“
Ca exemplu, vom construi un model al operației, care constă în smulgerea balonul din urna care conține cinci bile albe (B), trei roșii (R) și două negru (B). Deoarece rezultatul B, R, B sunt probabilitățile p1 = 0,5, p2 = 0,3 și p3 = 0,2, respectiv, intervalul (0,1) este împărțit în secțiuni (0, 0,5), (0, 5; 0,8) și (0,8, 1).
Modelarea algoritm are aproximativ următoarea formă:
1. Ia valoarea senzorului EFS z.
2. Dacă z £ 1/2. imprima "B", sau, în cazul în care z £ 8/10. afișa "K", altfel afișa "B".
Aici este un exemplu de performanță de 60 de ori a acestui algoritm pe calculator; vom vedea că frecvența de apariție a fiecărui rezultat corespunde aproximativ probabilitatea:
Astfel, rezultatul "B" au apărut de 31 de ori (52%), "K" - de 15 ori (25%) și "B" - de 14 ori (23%).
Simularea de evenimente aleatoare complexe. evenimente complexe sunt rezultatul care depinde de două sau mai multe evenimente simple. Modele de acest tip sunt luate în considerare pentru două cazuri: pentru evenimente independente simple și dependente de evenimente simple.
Generarea de eveniment complex, care este rezultatul observării unor evenimente simple, independente aleatoare să ia în considerare cel puțin, atunci când se administrează două evenimente simple, A și B, pentru care per dat lor probabilitatea apariției P (A) și P (B), respectiv. Evenimente ca formă de grup plin de evenimente antitetice, de exemplu,
Rezultate posibile teste comune: corespunzătoare acestor rezultate și probabilitatea rezultatelor Aceste forme complicate un grup complet de evenimente independente, adică, Folosind aceste probabilități, și o modalitate de a „testa rezultatul lotului“ acționează toate posibilele rezultate.
A doua metodă este de a evenimentelor de modelare simulare alternative A și apoi B. evenimente sau invers, atunci primul V. A. obține unul dintre cele patru rezultate enumerate mai sus.
Generarea de evenimente aleatoare dependente. În cazurile în care A și B sunt evenimente dependente, procedura de modelare evenimente complexe, care rulează mai multe date inache.Iskhodnymi pentru model sunt probabilitatea de apariție a Soby unui lagăr A, B și B / A. și anume respectiv P (A) P (B) P (B / A) - probabilitatea condiționată a evenimentului B cu condiția că Soby termenul-A sosit.
Rezultate posibile AB, A, B, corespund probabilităților
Probabilitatea condiționată de formula totală stocată anterior probabilitate de eveniment B.
Utilizarea de probabilitate (7.3), departe oferind posibile implementări ale metodei de evenimente complexe „rezultatul lotului test“ sau folosind probabilitatea, B și B / A sunt simulează alternativ evenimente și apoi A. eveniment.