Gamma function rn1,c26

0,0/0.24217,0.29471/0.33719,0. 89451/0.40669,0.88412

0.46254,1.17882/0.50946,1.47353/0.5499,1.76824/0.58536,2.06294

0.64503,2.65235/0.69351,3.24176/0.73373,3.83118/0.76758,4.42059

0.79637,5.01/0.83207,5.89412/0.86078,6.77824/0.88409,7.66235

0^90874,8.84118/0.9278,10.02/0.94583,11.49353/0.96139,13.26176

J,15.32471/0.98307,17.68235/0.99062,20.92412/0.99575,25.34471

0.99878,32.41765/0.99992,48.33176/1,50.1

Моделирование вероятностных функций распределения в GPSS World. В GPSS World в библиотеку процедур включено 24 ве­роятностных распределений. При вызове вероятностного распределе­ния требуется определить аргумент Stream (может быть выражени­ем), который определяет номер генератора случайных чисел. При мо­делировании генераторы случайных чисел создаются по мере необ­ходимости и их явное определение не обязательно. Большинство ве­роятностных распределений имеют некоторые параметры. Аргумен­ты процедур, называемые обычно Locate, Scale и Shape, часто ис­пользуются для этих целей. Аргумент Locate используется после по­строения применяемого распределения и прибавляется к нему. Это позволяет горизонтально перемещать функцию распределения по оси X. Аргумент Scale обычно меняет масштаб функции распределения, а Shape - ее форму.

Встроенная библиотека процедур содержит следующие вероят­ностные распределения:

1) бета (Beta);

2) биномиальное (Binomial);

3) Вейбулла (Weibull);

4) дискретно-равномерное (Discrete Uniform);

5) гамма (Gamma);

6) геометрическое (Geometric);

7) Лапласа (Laplace);

8) логистическое (Logistic);

9) логлапласово (LogLaplace);

10) логлогистическое (LogLogistic);

11) логнормальное (LogNormal);

12) нормальное (Normal);

13) обратное Вейбулла (Inverse Weibull);

14) обратное Гаусса (Inverse Gaussian);

15) отрицательное биномиальное (Negative Binomial);

16) Парето (Pareto);

17) Пирсона типа V (Pearson Type V);

18) Пирсона типа VI (Pearson Type VI);

19) Пуассона (Poisson);

20) равномерное (Uniform);

21) треугольное (Triangular);

22) экспоненциальное (Exponential);

23) экстремального значения A (Extreme Value A);

24) экстремального значения В (Extreme Value В).

В качестве примера покажем, как для генерации потока транзак­тов можно использовать библиотечную процедуру экспоненциально­го распределения с параметром Я, = 0,25 и использованием генератора случайных чисел RN1: