- •Классификация моделей.
- •Структура моделей.
- •II. Ко входному контакту элемента подключается не более, чем один элементарный канал. Выходные контакты могут иметь сколько угодно элементарных каналов.
- •Последовательные этапы процесса имитации.
- •II (4 этап):
- •6 Этап (трансляция модели):
- •7 Этап ( оценка адекватности):
- •Представление исходных данных для имитации.
- •2) Принцип особых состояний:
- •Алгоритм метода статистических испытаний.
- •Псевдослучайные числа и процедура их генерации.
- •Моделирование испытаний в схеме случайных событий.
- •Формирование реализаций случайных векторов.
- •I. Пусть цель моделирования - вычислить вероятность р некоторого события а:
- •Случайный процесс.
- •Критерий Колмогорова.
- •I. Входной поток(w):
- •1. Простейший поток (стационарный пуассоновский):
- •Уравнение Эрланга и формула Эрланга.
- •Правила составления ду.
- •Моделирование смо с помощью метода статистических испытаний.
- •Формирование входного потока ( 3 -ий блок ).
- •Подалгоритм выбора канала.
- •Агрегаты. Основные понятия.
- •Процесс функционирования агрегата.
- •Представление смо в виде агрегата.
- •Корреляционный анализ.
Алгоритм метода статистических испытаний.
начало
1 ДСЧ - xi
2 Pi = f(xi)
3 ДСЧ - yi
4 i = i + 1
5 нет
yi £ Pi нет
i £ N
да
6 m = m + 1 да
1
S = m/N
xi, yi - равномерно распределенные величины на [0,1]
Псевдослучайные числа и процедура их генерации.
При статистическом моделировании одним из основных вопросов является учет стохастических воздействий. Количество случайных чисел, которые используются в модели, зависит от класса объекта моделирования, вида оцениваемых характеристик, необходимой точности и достоверности результата моделирования. Кроме этого качество модели зависит от качества исходных или базовых последовательностей случайных чисел. На практике используются 3 основных метода формирования случайных чисел:
1) аппаратный (физический);
2) табличный;
3) алгоритмический.
1. Аппаратный метод:
В этом случае случайные числа выбираются специальной электронной приставкой, которая является внешним устройством ЭВМ. В качестве физических эффектов, лежащих в основе таких генераторов используются различные шумы в электронных приборах, распад радиактивных веществ и т. д.
Структурная схема аппаратного генератора случайных чисел:
Uш
ИШ
t
Uш
U c Uc
КС
t
0 T
Uk
Uk
Uc
ФИ
t
Uср
Uср
ПС
t
0 T
Xi
ИШ - источник шума, КС - ключевая схема, ФИ - формирователь импульса, ПС - пересчетная схема.
Если провести масштабирование и взять интервал [0,T] за интервал [0,1], тогда Dt = ti+1 - ti будет давать случайное число в выбранном масштабе.
Достоинства метода:
а) самая качественная последовательность случайных чисел (СЧ);
б) формирование СЧ может идти параллельно с процессом моделирования.
Недостатки метода:
а) невозможно повторить реализацию с одинаковой последовательностью СЧ;
б) используется тогда, когда решаются задачи статистического моделирования.
2. Табличный (файловый) метод:
СЧ оформляются в виде таблиц и заносятся в память ЭВМ.
Недостатки метода:
а) объем выборки ограничен;
б) если таблица хранится в АЗУ, то в этом случае неэффективное использование оперативной памяти;
в) если таблица находится на внешних ЗУ, то тратится время на передачу данных в оперативную память.
3. Алгоритмический метод:
Основан на формировании СЧ в ЭВМ с помощью специальных алгоритмов и реализующих их программ. Каждое СЧ вычисляется в соответствии с заданным алгоритмом при возникновении необходимости в этом числе при моделировании.
Псевдослучайное число - число, полученное алгоритмическим методом.
Квазиравномерные числа - равномерное распределение непрерывное, поэтому при вычислении равномерных чисел на ЭВМ мы переходим к ограничению количества разрядов в числе, что связано с определенной разрядностью конкретной ЭВМ.
В основе всех датчиков должно лежать базовое распределение. Этим базовым распределением считают равномерное распределение. Его и необходимо использовать при моделировании.
Проверка качества квазиравномерных чисел:
Для того, чтобы оценить качество необходимо:
а) проверить на равномерность по критериям согласия;
б) проверить независимость с помощью коэффициента корреляции и корреляционного момента;
в) проверить на стохастичность или случайность методом серий;
г) определить длину периода.