17. Понятие моделирующего алгоритма.

Для моделирования сложные реальные системы разбивают на на элементарные процессы в пространстве и времени, которые связаны между собой, достаточно точно отображают реальные хар-ки объекта и просты для построения..

Совокупность связей между элементарными процессами, отображающими реальный процесс, представляется с помощью моделирующего алгоритма. Описание взаимных и логических связей между элементарными процессами и является моделирующим алгоритмом.

18. Классификация моделей по полноте описания; примеры

Различают: полные (отражают все ф-ции объекта и адекватно), неполные (отображают некоторые ф-ции объекта неадекватно) и приближенные (не все ф-ции и не все адекватно). Пример: Самолет

1) Полная – Испытательная модель: взлетает, садится, летает, заводится

2) Неполная – Планер в эродинамической трубе: Не летает, не заводится, отображает воздействие воздушных потоков.

3) Приближенная – Макет выполненный в уменьшенном масштабе.

19. Случайные события; их описание и графическое представление

Случайное событие - подмножествомножества исходовслучайного эксперимента; при многократном повторении случайного экспериментачастота наступления событияслужит оценкой еговероятности. Вероятностные закономерности проявляются только в массовых явлениях, т.е. когда один и тот же объект изменяет свое состояние многократно или когда множество одинаковых объектов однократно изменяют свое состояние одинаковым образом. Массовые явления и процессы характерны неоднократным повторением при постоянных условиях некоторых событий.

Событием в теории вероятностей называется явление, происходящее при реализации какого-либо комплекса условий, который может быть воспроизведен сколь угодно большое число раз. Массовые явления всегда являются результатом большого, иногда бесконечно большого числа испытаний.

Испытание – это воспроизведение комплекса условий какого – либо события.

Событие, которое всегда происходит в результате испытаний, называется достоверным.

Событие, которое никогда не происходит в результате испытаний, называется невозможным.

Событие, которое иногда происходит в результате испытаний, называется случайным.

Например: выпадение «орла» или «решки» при подбрасывании монеты является событием; само подбрасывание – это испытание; падение монеты – достоверное событие; ее вылет в космос – невозможное событие; выпадение «орла» (или «решки») – случайное событие.

Невозможные и достоверные события детерминированы (предопределены) их причинами. Случайные события обусловлены игнорированием слабых (несущественных) связей или незнанием связей сильных. Т.о., по крайней мере в макромире, случайность является результатом незнания всех причин явления.

Пусть событие А происходит с вероятностью р(А). Соответственно противоположное событие А формируется с вероятностью 1-р(А). Появление любого из этих событий – достоверное событие, т.е. вероятность появления любого – равна 1.

На оси абсцисс получаем пороговое значение с.в., а заштрихованная площадь соответственно есть ее значение.

Процедура генерации: если xi<xпор, то событие А, иначе неА, и формируем следующее xi+1, сравниваем с xпор. Аналогично формируем несколько случайных событий с заданными вероятностями: р(А1), р(А2) …. Для этого весь прямоугольник разбивается на несколько частей в соответствии с вероятностями. Если xi<x<xi+1 тогда Аi.

Если результаты случайных событий поддаются количественной оценке, то их характеризуют при помощи случайных величин.

Случайная величина – это переменная, принимающая в результате испытаний то или иное числовое значение.