При создании программных имитационных моделей стохастических систем используется метод статистических испытаний Монте-Карло, который базируется на использовании случайных чисел, то есть возможных значений некоторой случайной величины с заданным распределением вероятностей. Статистическое моделирование представляет собой метод получения с помощью ЭВМ статистических данных о процессах, происходящих в моделируемой системе.[ ...]
Сущность метода статистического моделирования заключается в построении для процесса функционирования исследуемой системы Э некоторого моделирующего алгоритма, имитирующего поведение и взаимодействие элементов системы с учетом случайных входных воздействий и воздействий внешней среды и реализации этого алгоритма с использованием вычислительной техники.[ ...]
Этот метод применим как для изучения стохастических систем; так и решения детерминированных задач.[ ...]
Результатом статистического моделирования является серия частных значений искомых величин или функций, их статистическая обработка. Если количество реализаций (испытаний) N —> оо, результаты устойчивы и достаточно точны.[ ...]
Обобщенная теорема Чебышева.[ ...]
Приведем примеры применения методов статистического моделирования.[ ...]
Рисунки к данной главе:
| Алгоритм определения математического ожидания |
 |
| Алгоритм нахождения площади фигуры |
 |