Применение - метод - статистическое моделирование
Cтраница 1
Применение метода статистического моделирования для решения вероятностных задач сводится к многократному непосредственному моделированию на ЭВМ изучаемого явления, включая моделирование тех случайных величин и событий, вероятностные характеристики которых известны, и последующему статистическому оцениванию вероятностных характеристик полученных результатов. [1]
Диапазон применения метода статистического моделирования весьма широк. [2]
Целесообразность применения метода статистического моделирования для оценки качества АлСУ обусловлена стохастической природой процесса функционирования и сложностью АСУ, а также отсутствием математических моделей, позволяющих производить глобальные испытания АлСУ аналитическими методами. [3]
При применении метода статистического моделирования ( метода Монте-Карло) проводят исследование показателей технического обслуживания системы по заданным вероятностным характеристикам элементарных процессов функционирования ТС. Для этого строят вероятностный аналог исследуемой задачи, который реализуется случайным образом некоторое число раз. Полученные результаты обрабатываются и служат в качестве решения задачи. [4]
Следовательно, применение метода имитационного статистического моделирования ( МИСМ) открывает возможность имитировать на ЭВМ достаточно широкий класс случайных процессов, а значит - проводить моделирование разнообразных телекоммуникатдионных задач с получением практически значимых результатов. [5]
Рассмотрим пример применения метода статистического моделирования для исследования однопоточной сблокированной автоматической линии с одним наладчиком, состоящей из п агрегатов. [6]
 |
Алгоритм определения математического ожидания. [7] |
Следующий пример иллюстрирует применения метода статистического моделирования для решения детерминированных задач. [8]
Интересное решение предложено в работах [34, 35], основанное на применении метода статистического моделирования для получения исходных данных по организации технического обслуживания. [9]
Применительно к задаче расчета показателей надежности ЭЭС в рассматриваемом периоде Тп применение метода статистического моделирования состоит в следующем. [10]
Применение аналого-цифровых вычислительных систем сулит большие перспективы в дальнейшем расширении области применения методов статистического моделирования. [11]
Автор надеется, что данная книга окажется полезной всем, кто сталкивается с задачами оценки надежности систем, и, что не менее важно, наведет многих читателей на идею о полезности применения метода статистического моделирования в решаемых ими задачах надежности. [12]
В предлагаемой книге рассматривается такой инженерный метод оценки надежности аппаратуры. Книга имеет целью не только познакомить читателей с применением метода статистического моделирования для решения задач надежности, но, главным образом, научить их практически владеть этим мощным инженерным инструментом. Поэтому в книге имеется большое число программ, графиков, формул, что позволяет провести всесторонний анализ надежности систем. Для такого анализа необходимо знать критерии надежности и их количественное выражение - характеристики надежности, с помощью которых оценивается аппаратура. [13]
Чтобы дать представление о преимуществах метода статистического моделирования перед методами численного интегрирования, предположим, что для вычисления г-кратного интеграла / методами численного интегрирования требуется взять в области В тг узлов и что для расчета одного значения подынтегральной функции g ( x) необходимо sr операций. При применении метода статистического моделирования для вычисления / необходимо srn операций, где п-число опытов. При увеличении кратности интеграла г преимущество метода статистического моделирования растет как показательная функция. [14]
Чтобы дать представление о преимуществах метода статистического моделирования перед методами численного интегрирования, предположим, что для вычисления r - кратного интеграла / методами численного интегрирования требуется взять в области В тг узлов и что для расчета одного значения подынтегральной функции д ( х) необходимо sr операций. При применении метода статистического моделирования для вычисления / необходимо srn операций, где п - число опытов. При увеличении кратности интеграла г преимущество метода статистического моделирования растет как показательная функция. [15]
Страницы: 1 2