.

Программирование с использованием генератора случайных чисел

Язык: русский
Формат: курсова
Тип документа: Word Doc
0 313
Скачать документ

Цель работы — овладение навыками алгоритмизации и программирования задач
с использованием датчиков случайных чисел, способами получения случайных
чисел с различными законами распределения, навыками оценки качества
псевдослучайных чисел и их соответствия заданному закону распределения.

Задания для самостоятельной подготовки

Изучить:

способы получения случайных чисел с различными законами распределения;

-способы использования в программах обращений к функциям или
подпрограммам для получения псевдослучайных чисел с различными законами
распределения;

способами использования случайных чисел для моделирования.

Разработать алгоритм решения в соответствии с заданием.

Составить программу решения задачи.

Подготовить тестовый вариант программы и исходных данных.

Задание к работе

1. Выполнить на ЭВМ программу в соответствии со следующим заданием:

Сгенерировать последовательность из 50 случайных чисел с нормальным
законом распределения а=5,(=4) и последовательность из 50 случайных
чисел с экспоненциальным законом распределения с параметром (=5. Все
числа свести в массив, расположив их по возрастанию. Вычислить среднее
значение, дисперсию и вывести результаты на печать в виде гистограммы,
разбив последовательность чисел на десять интервалов

2. Проверить правильность выполнения программы с помощью тестового
варианта.

Ход работы.

Прежде, чем приступить к самому процессу алгоритмизации и
программирования заглянем в теорию, по которой, собственно, и дано
задание.

Теоретическая база.

Нормальное распределение.

Нормальным называют распределение вероятностей непрерывной случайной
величины, которое описывается плотностью

Мы видим, что нормальное распределение определяется двумя параметрами: а
и (. Достаточно знать эти параметры, чтобы задать нормальное
распределение. Покажем, вероятностный смысл этих параметров таков: а
есть математическое ожидание, (—среднее квадратическое отклонение
нормального распределения.

Показательное (экспоненциальное) распределение.

Показательным (экспоненциальным) называют распределение вероятностей
непрерывной случайной величины X, которое описывается плотностью

где ( – постоянная положительная величина.

Мы видим, что показательное распределение определяется одним параметром
(. Эта особенность показательного распределения указывает на его
преимущество по сравнению с распределениями, зависящими от большего
числа параметров. Обычно параметры неизвестны и приходится находить их
оценки (приближенные значения); разумеется, проще оценить один параметр,
чем два или три и т. д. Примером непрерывной случайной величины,
распределенной по показательному закону, может служить время между
появлениями двух последовательных событий простейшего потока.

Для получения двух последовательностей из 50 случайных чисел с
показательным и нормальным законами распределения необходимо
организовать цикл, который будет выполнятся 50 раз. Внутри цикла будем
пользоваться функцией из Турбо Паскаля random(a) – эта функция выдает
произвольное число из интервала от 1 до a, a(65535. Каждое полученное
число будет вносится в массив, причем первые 50 элементов этого массива
получены по нормальному закону, а другие 50 – по показательному.

Для упорядочивания массива случайных величин создадим двойной цикл. Для
расчета мат. ожидания и дисперсии упорядоченного массива также создадим
двойной цикл, с учетом того, что массив уже надо разбить на 10 частей.

Нашли опечатку? Выделите и нажмите CTRL+Enter

Похожие документы
Обсуждение

Оставить комментарий

avatar
  Подписаться  
Уведомление о
Заказать реферат!
UkrReferat.com. Всі права захищені. 2000-2020