Главная > Цифровое моделирование в статистической радиотехнике
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Пред.
След.
Макеты страниц

Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше

Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике

2. Метод Неймана

Для моделирования случайных величин, возможные значения которых не выходят за пределы некоторого ограниченного интервала  (случайные величины с усеченными законами распределения), а также случайных величин, законы распределения которых можно аппроксимировать усеченными, достаточно универсальным является метод Неймана [103], состоящий в следующем.

Рис. 1.2

Из датчика равномерно распределенных в интервале (0, 1) случайных чисел независимо выбираются пары чисел , из которых формируются преобразованные пары , ,  где  — интервал возможных значений случайной величины  с заданной функцией плотности ;  — максимальное значение функции . В качестве реализации случайной величины берется число  из тех пар ,  которых выполняется неравенство

.                                     (1.8)

Пары, не удовлетворяющие неравенству (1.8), выбрасываются.

Нетрудно убедиться в справедливости такого метода моделирования случайных величин. Действительно, пары случайных чисел ,  можно рассматривать как координаты случайных точек плоскости, равномерно распределенных вдоль осей  и  внутри прямоугольника  (рис. 1.2). Пары , , удовлетворяющие условию (1.8), — это координаты случайных точек плоскости, равномерно распределенных вдоль осей  и  внутри той части прямоугольника , которая расположена под кривой . Вероятность того, что случайная точка плоскости, находящаяся под кривой , окажется в элементарной полосе с основанием , очевидно, пропорциональна , а вероятность попадания точки под кривую  по условию равна единице, что и требуется.

 

Categories

1
Оглавление
email@scask.ru