Главная > Метод статистических испытаний (Монте-Карло) и его реализация на ЦВМ
НАПИШУ ВСЁ ЧТО ЗАДАЛИ
СЕКРЕТНЫЙ БОТ В ТЕЛЕГЕ
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Пред.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
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

ДЛЯ СТУДЕНТОВ И ШКОЛЬНИКОВ ЕСТЬ
ZADANIA.TO

§ 18. Вторая вероятностная модель для решения системы линейных алгебраических уравнений

Рассмотренный выше способ решения системы линейных уравнений был предложен в работе [23].

Ниже рассматривается отличный от него способ решения линейных систем, пригодный для того же класса матриц. Рассмотрим этот способ для случая нахождения обратной матрицы Представим элементы матрицы в виде

где

Рассмотрим марковский процесс, представляющий собой систему обладающую -состоянием: так, что при этом переходные вероятности определены условием

Значение параметра а мы подчиним лишь условию

В каждом конкретном случае значение параметра а может быть выбрано из условия наименьшей длительности процесса вычислений.

Нетрудно видеть, что состояние является особым состоянием рассматриваемого марковского процесса и система с вероятностью, равной единице, в конце концов переходит в состояние

Описываемый марковский процесс специально предназначен для вычисления элементов столбца матрицы

Из определения нашего марковского процесса следует, что история «жизни» процесса с вероятностью, равной единице, описывается такой схемой:

т. е. прежде, чем перейти в особое состояние, система должна побывать в состоянии. Для того чтобы вычислить элемент матрицы мы возьмем в качестве начального состояния процесса состояние .

Согласно общей схеме мы определим связанную с рассматриваемым марковским процессом случайную величину являющуюся функцией от истории «жизни» процесса.

Для этого мы положим

в том случае, когда история «жизни» процесса описывается схемой (4.10). При этом мы обозначили

В том случае, когда история «жизни» процесса описывается схемой мы полагаем

Подсчитаем теперь среднее значение этой случайной величины:

Сравнивая (4.12) с (4.11), мы видим, что

Таким образом, мы получили метод для вычисления элементов обратной матрицы.

Вычислим дисперсию случайной величины §:

Нетрудно также написать выражение для средней длительности «жизни» рассматриваемого марковского процесса:

Выбор представления матрицы В в виде (4.10) и выбор значения параметра а должны производить исходя из условия минимальности времени вычисления при заданной точности, т. е. из условия минимальности произведения

1
Оглавление
email@scask.ru