Моделирование непрерывной случайной величины

с экспоненциальным законом распределения.

Экспоненциальний закон распределения широко применяется в теории надёжности сложных систем. Функция плотности экспоненциального распределения случайной величины имеет вид

 .

Для её моделирования воспользуемся методом обратной функции. Имеем:

                                          (3)

Из выражения (3) находим значение :

Можно показать, что случайная величина  имеет такое же распределение, что и величина . Тогда, заменив  на , получим:

Случайные величины с экспоненциальным распределением широко применяются в задачах моделирования и анализа СМО, например, при моделировании процессов выхода из строя и ремонта оборудования, которые возникают в сложных системах, в случае определения интервала времени между последовательными вызовами абонентов в телефонной сети и т.д.

11. Моделирование пуассоновского потока

Рассмотрим моделирование пуассоновского потока с интенсивностью , основное свойство которого заключается в том, что вероятность поступления требований на протяжении интервала длиной  равна:

 ,

Для пуассоновского потока интервалы времени между поступлениями двух соседних требований имеют экспоненциальный закон распределения. Поэтому для его моделирования достаточно получить ряд чисел с таким распределением. Это можно реализовать с помощью метода обратной функции, если ряд случайных чисел , равномерно распределенный на , преобразовать согласно с функцией, обратной к экспоненциальной функции распределения

 ,

где -й промежуток времени между поступлениями двух соседних требований;  – среднее значение промежутка времени между поступлениями двух соседних требований;  – -е число в последовательности случайных чисел с равномерным законом распределения на .


Понравилась статья? Добавь ее в закладку (CTRL+D) и не забудь поделиться с друзьями:  



double arrow
Сейчас читают про: