Метода - статистическое моделирование
Cтраница 1
Методы статистического моделирования, в том числе основные конструкции и подходы метода Монте Карло. [1]
Методы статистического моделирования, рассмотренные в гл. [2]
Согласно методу статистического моделирования процесса сушки, каждая частица перемещается по объему псевдоожи-женного слоя случайным образом, со случайными значениями скорости и, следовательно, в любой последующий момент времени может оказаться на некоторой иной высоте, где значения температуры и влагосодержания сушильного агента другие, чем те, с которыми частица контактировала в предыдущий момент. Случайным образом изменяется также значение скорости обтекания частицы и значения коэффициентов внешнего тепло - и влагообмена. [3]
 |
Параметры морских ветровых волн. [4] |
В методе статистического моделирования возможно использование реализаций случайного процесса в форме достаточно простых функций. [5]
 |
Состав модели при распределении функций. [6] |
Модели реализуются методами статистического моделирования на ЭВМ. [7]
Кроме того, методу статистического моделирования присущ, естественно, общий недостаток любых численных методов - связанный с трудностями установления функциональных зависимостей между численными значениями параметров внешней среды и эффективностью системы. Результаты оценки эффективности системы с использованием этого метода носят частный характер и характеризуют эффективность системы лишь в тех ситуациях, для которых проводилось моделирование. [8]
При решении задач методами статистического моделирования необходимо уметь моделировать реализации случайных величин с различными законами распределения. Оказывается, что достаточно уметь моделировать одну реперную случайную величину, а реализации случайных величин с другими законами распределения получать с помощью некоторых преобразований над реализациями значений реперной случайной величины. [9]
Например, при расчетах по методу статистического моделирования ( метод Монте-Карло) используется комплекс программ, в который входят программа расчета устойчивости и специальная программа статистической вариации исходных данных. Случайная вариация исходных данных осуществляется с помощью устройства для генерирования последовательности случайных чисел с равномерным ( нормальным) законом распределения вероятностей. При многократном повторении таких расчетов собираются статистические данные об искомых параметрах, характеризующих переходный процесс. Последующая обработка этих данных дает возможность получать эмпирические плотности вероятностей и функции распределения. [10]
 |
Гистограммы распределений. [11] |
Например, при расчетах по методу статистического моделирования ( метод Мон-те - Карло) используется комплекс программ, в который входят программа расчета устойчивости и специальная программа статистической вариации исходных данных. Случайная вариация исходных данных осуществляется с помощью устройства для генерирования последовательности случайных чисел с равномерным ( нормальным) законом распределения вероятностей. Для каждого случайного сочетания значений исходных данных производится расчет устойчивости. При многократном повторении таких расчетов собираются статистические данные об искомых параметрах, характеризующих переходный процесс. Последующая обработка этих данных дает возможность получить эмпирические плотности вероятностей и функции распределения. [12]
Очень часто для вычисления допусков применяют методы статистического моделирования ( метод Монте-Карло), используя вычислительные машины. [13]
При исследовании робастных методов широко используются методы статистического моделирования. [14]
Эвристики на каждом этапе синтеза выбирают по методу статистического моделирования с использованием генератора случайных чисел. [15]
Страницы: 1 2 3 4