3 Индивидуальные лабораторные задания
Вариант 6
Лабораторная работа №1.
Разработка мультипликативного датчика БСВ.
Цель: Разработка и тестирование конгруэнтного мультипликативного
датчика базовой случайной величины (БСВ).
Рисунок 1. Расчёт моментов и дисперсии.
Рисунок 2. Построение эмпирической ф.р.в.
Ответы на контрольные вопросы.
Функция распределения (ф.р.в.) F(t) в теории вероятностей — функция, характеризующая распределение случайной величины или случайного вектор. Плотность вероятности (п.р.в.) f(t) — один из способов задания вероятностной меры на евклидовом пространстве. В случае когда вероятностная мера является распределением случайной величины, говорят о плотности случайной величины.
Формально плотность нормального распределения записывается так:
, где
а и õ2 —
параметры закона, интерпретируемые
соответственно как среднее значение и
дисперсия данной случайной величины
функция распределения f(х) имеет следующий вид
z1 z2..zn- называют псевдослучайными,потому что они полностью определяют под средством формулы zi+1=f(zi) всю последовательность.
Основные требования к последовательности на выходе датчика это независимость; равномерное распределение чисел.
Обычно параметры m и k представляют собой большие числа, m- модуль, k- множитель.
Чтобы длина Т была максимальной модуль берут близким к максимально представленному в компьютере целому числу.
Статистическая независимость - Связь двух или более случайных переменных величин, при которой их общая функция плотности вероятности может быть выражена произведением отдельных функций плотности вероятности F(x,y)=H(x)G(y) ,а пределы изменений χ и у независимы. В обратном случае переменные связаны статистической зависимостью.
Лабораторная работа №2.
Моделирование дискретных случайных величин.
Цель: Разработка датчика дискретной с.в. и его испытания.
Рисунок 3.
Рисунок 4.
Ответы на контрольные вопросы.
Функция
называется (кумулятивной)
функцией распределения случайной
величины 
.
Случайная величина
,
принимающая счетное множество значений
0, 1, 2,..., с вероятностями
где i=0, 1,
2, ..., 
называется случайной
величиной, распределенной по закону
Пуассона.
Величина 
называется
параметром распределения Пуассона.
Распределение вероятностей Пуассоновской случайной величины с λ=5.
Метод середины квадрата предложен для получения псевдослучайных чисел Д. фон Нейманом в 1946 г. Вот один из вариантов этого метода.
Возьмем произвольное 4-значное число.
Возведем полученное число в квадрат и, если необходимо, добавим к результату слева нули до 8-значного числа.
Возьмем четыре цифры из середины 8-значного в качестве нового случайного 4-значного числа.
Если нужны еще случайные числа, то перейдем к 2.
Лабораторная работа №3
Моделирование непрерывный случайных величин.
Цель: Разработка датчика непрерывной с.в. и его испытания
Рисунок 5.
Рисунок 6.
Ответы на контрольные вопросы.
1.
Лабораторная работа №4
Моделирование случайных величин методом режекции.
Цель: Разработка датчика с.в. методом режекции.
Рисунок 7.
Ответы на контрольные вопросы.
1.
Заключение
Во время прохождения практики с 11 июня по 7 июля 2012 года в ТОО «Богатырь Транс» были закреплены теоретические и практические знания полученные в течение первого курса. Ознакомился с принципами работы сектора информационных технологий на предприятии. Изучил должностные инструкции сотрудников сектора: управление сетями предприятия, контроль за доступом в информационные сети, диагностика оборудования и программного обеспечения, внедрение нового компьютерного оборудования и программ.
Изучил принципы администрирования информационных систем. Познакомился с разнообразными средствами программного обеспечения (MS Back Offise, MS Windows NT Server 1С Предприятие, 1С бухгалтерия).
Познакомился с новым оборудованием Тонкий клиент НР. Изучил особенности нового оборудования, целесообразность его применения.
Убедился в эффективности использования новейшего оборудования на предприятии для совершенствования производственного процесса и усовершенствования системы безопасности информации.