Главная > Численные методы Монте-Карло
<< 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

3.3. Метод суперпозиции.

Допустим, что функция распределения интересующей нас случайной величины представима в виде

где все - также функции распределения, а . Из (20) при следует, что . Следовательно, можно ввести дискретную случайную величину с распределением

так что

Теорема 5. Пусть и независимые случайные числа. Если по числу разыграть значение случайной величины , а затем из уравнения определить то функция распределения равна

Доказательство. Воспользуемся теоремой о полной вероятности и вычислим функцию распределения величины построенной в теореме:

что и требовалось доказать.

Функции распределения вида (20) встречаются тогда, когда мы имеем дело со смесью случайных величин. Например, если у нас всего N деталей, среди которых деталей с функцией распределения «времени жизни» , то функция распределения

«времени жизни» для случайно выбранной детали равна

Однако представление (20) часто придумывают искусственно, чтобы облегчить процедуру разыгрывания

Метод суперпозиции был предложен Дж Батлером [110] и развит в работах [40, 58, 108, 109, 155, 156]. Возможность обобщения его на случай бесконечного числа слагаемых в (20) и на многомерные распределения очевидна.

3.3.1. Пример [110].

Случайная величина определена в интервале и имеет функцию распределения

где все .

Можко считать, что при и воспользоваться методом суперпозиции. Из теоремы 5, используя теоремы 1 и 2, получим формулу

(при левую часть неравенства полагать равной нулю).

3.3.2. Пример.

Случайная величина определена в интервале с плотностью

Если для нахождения значений величины воспользоваться методом обратных функций (4), то получим формулу

так что придется решать уравнение пятой степени.

Можно, однако, представить в виде суперпозиции плотностей

На основании теоремы 5 получим следующий явный алгоритм для вычисления значений :

Следующая модификация метода суперпозиции принадлежит Г. А. Михайлову [58].

3.3.3. Модифицированный метод суперпозиции.

Оказывается при реализации метода суперпозиции можно ограничиться одним случайным числом у.

Теорема 5. Если в условиях теоремы 5 по числу разыграть значение случайной величины , а затем определить из уравнения , где функция распределения равна

Для доказательства этой теоремы достаточно заметить, что , т. е. равномерно распределена в интервале . Поэтому уравнение определяет случайную величину с функцией распределения так же, как в теореме 5.

В примере п. 3.3.2 величина 0 равна (6/5) у при и 0 равна при . Для получаем формулу

которая выгоднее формулы п. 3.3.2, ибо не требует вычисления второго случайного числа.

Необходимо отметить, однако, что модифицированный метод более чувствителен качеству псевдослучайных чисел, используемых в расчете: для успеха обычного метода важно, чтобы частота попадания псевдослучайных чисел в каждый из интервалов равнялась для модифицированного метода важно также, чтобы распределение этих чисел внутри каждого было достаточно хорошим.

Модифицированному методу суперпозиции соответствует преобразование вида с разрывной функцией которую проще записать, если ввести функции обратные к

Проверим непосредственно, что эта функция удовлетворяет уравнению (8). Представим интеграл в виде суммы:

В слагаемом сделаем замену переменной тогда преобразуется в [0, 1] и

Так как тогда и только тогда, когда то

Следовательно,

Тем самым мы получили новое доказательство теоремы

Функцию можно сделать непрерывной, если использовать при нечетных k уравнение , а при четных k — уравнение

Заметим, наконец, что, в отличие от обычного метода суперпозиции, модифицированный метод не может быть так просто обобщен на случай многомерной случайной величины .

Categories

1
Оглавление
email@scask.ru