Статистическое моделирование

Содержание

1. Статистическое моделирование
2. Сложная системаНаличие большого количества разнородных взаимодействующих элементов
3. Случайные воздействия на систему связаны со
4. SYХYi=F(xi,vi)Yср=(1/N)(Y1+…+YN)Статистическое моделирование систем на ЭВМХ={xi}V={vi}
5. Статистическое моделирование систем на ЭВМСтатистическое моделирование воспроизведение с
6. Слайд 6
7. ЦПТ: Распределение суммы независимых одинаково распределенных
8. Статистическое моделированиераспределение суммы будет приближенно нормальным с
9. Асимптотика ЦПТ
10. Погрешность вычисления
11. Доверительный интервал
12. Технологическая схема системного моделирования 1 - теоретические
13. Пример решения детерминированной задачиGPN’N
14. Статистическое моделирование систем на ЭВМКак выбрать удобную случайную величину для расчетов?Как находить значения произвольной случайной величины?
15. ЭталонСтандартная случайная величина, равномерно распределенная на интервале (0,1)
16. Случайные числа и случайные цифрыПолучение случайных величин на ЭВМСл.в. γ: pγ(x)=1, Fγ(x)=x, Mγ=1/2, Dγ=1/12
17. Три способа получения случайных чиселТабличный
18. Датчики(mod 2): 0 при
19. Псевдослучайные числа(алгоритмический способ)
20. Статистическое моделирование систем на ЭВММетод Монте-КарлоПогрешность методаДоверительный
21. Преобразования случайных величинМоделирование дискретных случайных величин10(1)длина i=piPi=P(ξ=xi)
22. Моделирование дискретных случайных величин Теорема 1:
23. Слайд 23
24. Скачать презентанцию

Сложная системаНаличие большого количества разнородных взаимодействующих элементов Сложность выполняемой системой функции Возможность разбиения на подсистемы, цели функционирования которых подчинены общей цели функционирования системы Наличие управления, разветвленной информационной сети и

Главная
Разное
Статистическое моделирование

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1

Слайд 2Сложная система
Наличие большого количества разнородных взаимодействующих элементов
Сложность выполняемой системой функции

Возможность разбиения на подсистемы, цели функционирования которых подчинены общей цели

функционирования системы
Наличие управления, разветвленной информационной сети и интенсивных потоков информации
Функционирование в условиях действия большого количества случайных факторов

Сложная системаНаличие большого количества разнородных взаимодействующих элементов Сложность выполняемой системой функции Возможность разбиения на подсистемы, цели

Слайд 3Случайные воздействия на систему
связаны со случайными изменениями той

среды, в которой работает система
Например, «колебание нагрузки»:

резкое увеличение числа заявок на телефонные разговоры,
значительные изменения пассажиропотока на транспорте,
включение мощных потребителей электроэнергии и др.

внешние

внутренние

связаны с ненадежной работой элементов системы:
случайные выходы параметров за допустимые пределы,
выходы из строя отдельных элементов системы

Случайные воздействия на систему связаны со случайными изменениями той среды, в которой работает система

Слайд 4S
Y
Х
Yi=F(xi,vi)
Yср=(1/N)(Y1+…+YN)
Статистическое моделирование систем на ЭВМ
Х={xi}
V={vi}

Слайд 5Статистическое моделирование систем на ЭВМ
Статистическое моделирование
воспроизведение с помощью ЭВМ
функционирования

вероятностной модели
некоторого объекта
и оценивание
средних характеристик модели
Общая характеристика

метода
статистического моделирования

Статистическое моделирование систем на ЭВМСтатистическое моделирование воспроизведение с помощью ЭВМ функционирования вероятностной модели некоторого объекта и оценивание средних

Слайд 6 ξ,

Mξ=m, Dξ=b2

Метод статистического моделирования, или метод Монте-Карло

ξ, Mξ=m, Dξ=b2Метод статистического моделирования, или

Слайд 7ЦПТ
: Распределение
суммы независимых одинаково распределенных случайных величин

при больших N сходится по вероятности к нормальному распределению

ЦПТ: Распределение суммы независимых одинаково распределенных случайных величин при больших N сходится по вероятности к нормальному

Слайд 8Статистическое моделирование
распределение суммы

будет приближенно нормальным с

Слайд 9Асимптотика ЦПТ

Слайд 10

Погрешность вычисления

Слайд 11Доверительный интервал

Слайд 12Технологическая схема системного моделирования
1 - теоретические исследования;
2- методы

структурного и поведенческого анализа моделей;
3- аналитическое исследование моделей;
4-

построение математической модели;
5- разработка моделирующего алгоритма;
6- построение машинной модели;
7- имитационное исследование;
8- отображение результатов

Технологическая схема системного моделирования 1 - теоретические исследования; 2- методы структурного и поведенческого анализа моделей; 3- аналитическое

Слайд 13Пример решения детерминированной задачи

G
P

N’
N

Слайд 14Статистическое моделирование систем на ЭВМ
Как выбрать удобную случайную величину для

расчетов?
Как находить значения произвольной случайной величины?

Статистическое моделирование систем на ЭВМКак выбрать удобную случайную величину для расчетов?Как находить значения произвольной случайной величины?

Слайд 15Эталон
Стандартная случайная величина, равномерно распределенная на
интервале (0,1)

Слайд 16Случайные числа и случайные цифры
Получение случайных величин на ЭВМ

Сл.в. γ:

pγ(x)=1, Fγ(x)=x, Mγ=1/2, Dγ=1/12

Слайд 17Три способа получения случайных чисел
Табличный

Слайд 18Датчики
(mod 2): 0 при четном ν и

1 при нечетном p(0)=p(1)

0 - при 01 и 1 – при 10, тогда P(01)=p(1-p)=P(10)

Слайд 19
Псевдослучайные числа
(алгоритмический способ)

Слайд 20Статистическое моделирование систем на ЭВМ

Метод Монте-Карло
Погрешность метода
Доверительный интервал для оцениваемой

величины
Случайные числа и случайные цифры
«Эталон» случайной величины
Способы получения случайных чисел

Статистическое моделирование систем на ЭВММетод Монте-КарлоПогрешность методаДоверительный интервал для оцениваемой величиныСлучайные числа и случайные цифры«Эталон» случайной величиныСпособы

Слайд 21Преобразования случайных величин
Моделирование дискретных случайных величин

1
0

(1)
длина i=pi

Pi=P(ξ=xi)

Слайд 22 Моделирование дискретных случайных величин

Теорема 1: Случайная величина ξ, определенная формулой

ξ=xi, когда γ∈Δi ,
имеет
распределение вероятностей (1).

Доказательство: P(ξ=xi)=P(γ∈Δi )=длина Δi=pi,
что и требовалось доказать

Слайд 23

Скачать презентацию

Разделы презентаций

Статистическое моделирование

Содержание

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1

Слайд 2Сложная система
Наличие большого количества разнородных взаимодействующих элементов
Сложность выполняемой системой функции

Возможность разбиения на подсистемы, цели функционирования которых подчинены общей цели

Слайд 3Случайные воздействия на систему
связаны со случайными изменениями той

среды, в которой работает система
Например, «колебание нагрузки»:

Слайд 4S
Y
Х
Yi=F(xi,vi)
Yср=(1/N)(Y1+…+YN)
Статистическое моделирование систем на ЭВМ
Х={xi}
V={vi}

Слайд 5Статистическое моделирование систем на ЭВМ
Статистическое моделирование
воспроизведение с помощью ЭВМ
функционирования

вероятностной модели
некоторого объекта
и оценивание
средних характеристик модели
Общая характеристика

Слайд 6 ξ,

Mξ=m, Dξ=b2

Метод статистического моделирования, или метод Монте-Карло

Слайд 7ЦПТ
: Распределение
суммы независимых одинаково распределенных случайных величин

при больших N сходится по вероятности к нормальному распределению

Слайд 8Статистическое моделирование
распределение суммы

будет приближенно нормальным с

Слайд 9Асимптотика ЦПТ

Слайд 10

Погрешность вычисления

Слайд 11Доверительный интервал

Слайд 12Технологическая схема системного моделирования
1 - теоретические исследования;
2- методы

структурного и поведенческого анализа моделей;
3- аналитическое исследование моделей;
4-

Слайд 13Пример решения детерминированной задачи

G
P

N’
N

Слайд 14Статистическое моделирование систем на ЭВМ
Как выбрать удобную случайную величину для

расчетов?
Как находить значения произвольной случайной величины?

Слайд 15Эталон
Стандартная случайная величина, равномерно распределенная на
интервале (0,1)

Слайд 16Случайные числа и случайные цифры
Получение случайных величин на ЭВМ

Сл.в. γ:

pγ(x)=1, Fγ(x)=x, Mγ=1/2, Dγ=1/12

Слайд 17Три способа получения случайных чисел
Табличный

Слайд 18Датчики
(mod 2): 0 при четном ν и

Слайд 19
Псевдослучайные числа
(алгоритмический способ)

Слайд 20Статистическое моделирование систем на ЭВМ

Метод Монте-Карло
Погрешность метода
Доверительный интервал для оцениваемой

величины
Случайные числа и случайные цифры
«Эталон» случайной величины
Способы получения случайных чисел

Слайд 21Преобразования случайных величин
Моделирование дискретных случайных величин

1
0

(1)
длина i=pi

Pi=P(ξ=xi)

Слайд 22 Моделирование дискретных случайных величин

Теорема 1: Случайная величина ξ, определенная формулой

Слайд 23

Обратная связь

Что такое TheSlide.ru?

Разделы презентаций

Статистическое моделирование

Содержание

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1

Слайд 2Сложная системаНаличие большого количества разнородных взаимодействующих элементов Сложность выполняемой системой функции

Возможность разбиения на подсистемы, цели функционирования которых подчинены общей цели

Слайд 3Случайные воздействия на систему связаны со случайными изменениями той

среды, в которой работает система Например, «колебание нагрузки»:

Слайд 4SYХYi=F(xi,vi)Yср=(1/N)(Y1+…+YN)Статистическое моделирование систем на ЭВМХ={xi}V={vi}

Слайд 5Статистическое моделирование систем на ЭВМСтатистическое моделирование воспроизведение с помощью ЭВМ функционирования

вероятностной модели некоторого объекта и оценивание средних характеристик моделиОбщая характеристика

Слайд 6 ξ,

Mξ=m, Dξ=b2Метод статистического моделирования, или метод Монте-Карло

Слайд 7ЦПТ: Распределение суммы независимых одинаково распределенных случайных величин

при больших N сходится по вероятности к нормальному распределению

Слайд 8Статистическое моделированиераспределение суммы будет приближенно нормальным с

Слайд 9Асимптотика ЦПТ

Слайд 10 Погрешность вычисления

Слайд 11Доверительный интервал

Слайд 12Технологическая схема системного моделирования 1 - теоретические исследования; 2- методы

структурного и поведенческого анализа моделей; 3- аналитическое исследование моделей; 4-

Слайд 13Пример решения детерминированной задачиGPN’N

Слайд 14Статистическое моделирование систем на ЭВМКак выбрать удобную случайную величину для

расчетов?Как находить значения произвольной случайной величины?

Слайд 15ЭталонСтандартная случайная величина, равномерно распределенная на интервале (0,1)

Слайд 16Случайные числа и случайные цифрыПолучение случайных величин на ЭВМСл.в. γ:

pγ(x)=1, Fγ(x)=x, Mγ=1/2, Dγ=1/12

Слайд 17Три способа получения случайных чиселТабличный

Слайд 18Датчики(mod 2): 0 при четном ν и

Слайд 19Псевдослучайные числа(алгоритмический способ)

Слайд 20Статистическое моделирование систем на ЭВММетод Монте-КарлоПогрешность методаДоверительный интервал для оцениваемой

величиныСлучайные числа и случайные цифры«Эталон» случайной величиныСпособы получения случайных чисел

Слайд 21Преобразования случайных величинМоделирование дискретных случайных величин10(1)длина i=piPi=P(ξ=xi)

Слайд 22 Моделирование дискретных случайных величин Теорема 1: Случайная величина ξ, определенная формулой

Слайд 23

Похожие презентации

Обратная связь

Что такое TheSlide.ru?

Слайд 2Сложная система
Наличие большого количества разнородных взаимодействующих элементов
Сложность выполняемой системой функции

Слайд 3Случайные воздействия на систему
связаны со случайными изменениями той

среды, в которой работает система
Например, «колебание нагрузки»:

Слайд 4S
Y
Х
Yi=F(xi,vi)
Yср=(1/N)(Y1+…+YN)
Статистическое моделирование систем на ЭВМ
Х={xi}
V={vi}

Слайд 5Статистическое моделирование систем на ЭВМ
Статистическое моделирование
воспроизведение с помощью ЭВМ
функционирования

вероятностной модели
некоторого объекта
и оценивание
средних характеристик модели
Общая характеристика

Mξ=m, Dξ=b2

Метод статистического моделирования, или метод Монте-Карло

Слайд 7ЦПТ
: Распределение
суммы независимых одинаково распределенных случайных величин

Слайд 8Статистическое моделирование
распределение суммы

будет приближенно нормальным с

Слайд 10

Погрешность вычисления

Слайд 12Технологическая схема системного моделирования
1 - теоретические исследования;
2- методы

структурного и поведенческого анализа моделей;
3- аналитическое исследование моделей;
4-

Слайд 13Пример решения детерминированной задачи

G
P

N’
N

Слайд 14Статистическое моделирование систем на ЭВМ
Как выбрать удобную случайную величину для

расчетов?
Как находить значения произвольной случайной величины?

Слайд 15Эталон
Стандартная случайная величина, равномерно распределенная на
интервале (0,1)

Слайд 16Случайные числа и случайные цифры
Получение случайных величин на ЭВМ

Сл.в. γ:

Слайд 17Три способа получения случайных чисел
Табличный

Слайд 18Датчики
(mod 2): 0 при четном ν и

Слайд 19
Псевдослучайные числа
(алгоритмический способ)

Слайд 20Статистическое моделирование систем на ЭВМ

Метод Монте-Карло
Погрешность метода
Доверительный интервал для оцениваемой

величины
Случайные числа и случайные цифры
«Эталон» случайной величины
Способы получения случайных чисел

Слайд 21Преобразования случайных величин
Моделирование дискретных случайных величин

1
0

(1)
длина i=pi

Pi=P(ξ=xi)

Слайд 22 Моделирование дискретных случайных величин

Теорема 1: Случайная величина ξ, определенная формулой