Точность выходного параметра

Изучение количественной оценки точности выходных параметров. Решение задачи методом Монте-Карло и вероятностным. Процесс получения случайных реализаций устройства. Математическое или физическое моделирование. Гипотеза о нормальном законе распределения.

Подобные документы

  • Реализация метода имитационного моделирования Монте Карло для оценки экономических рисков проектов. Исследование влияния на результаты проекта случайных комбинаций исходных факторов. Изучение функционирования простой системы массового обслуживания.

    реферат, добавлен 25.05.2021

  • Сущность метода Монте-Карло и моделирование случайных величин. Некоторые сведения теории вероятностей. Общая схема метода Монте-Карло. Вычисление кратных интегралов. Численный метод решения математических задач при помощи моделирования случайных величин.

    курсовая работа, добавлен 26.12.2014

  • История рождения метода Монте-Карло. Особенности решения задач, построения алгоритмов и интегрирования, в условиях которых присутствует элемент неопределенности при помощи метода Монте-Карло. Геометрический алгоритм моделирования методом Монте-Карло.

    контрольная работа, добавлен 16.02.2016

  • Схема проведения вычислений в статистическом моделировании. Области применения метода Монте-Карло: физика, химия, экономика, математика, оптимизация, теория управления. Использование генератора случайных чисел для построения геометрических объектов.

    презентация, добавлен 10.02.2014

  • Рассмотрение всех возможных последствий решений и оценка воздействия риска при помощи моделирования по методу Монте-Карло. Обеспечение высокой эффективности принятия решений в условиях неопределенности. Преимущества моделирования по методу Монте-Карло.

    реферат, добавлен 08.01.2015

  • Сущность, особенности и способы применения метода моделирования случайных величин (метод Монте-Карло). Экономико-математическая модель задачи на использование ресурсов при производстве. Расчет оптимального размера и периода поставки, точки заказа.

    контрольная работа, добавлен 23.05.2013

  • Основы использования законов распределения случайных величин. Характеристика метода Монте-Карло. Обобщенное распределение Эрланга. Планирование имитационного компьютерного эксперимента. Исследование аспектов ортогонального планирования второго порядка.

    курсовая работа, добавлен 25.03.2015

  • Понятие метода статистического моделирования систем. Предмет и общая схема метода Монте-Карло. Разыгрывание дискретной случайной величины. Моделирование систем массового обслуживания с использованием метода Монте-Карло. Разыгрывание полной группы событий.

    контрольная работа, добавлен 17.09.2009

  • Расчет риска инвестиционного проекта методом Монте-Карло c использованием среды MS Excel. Причины применения имитационного моделирования. Задачи имитационного эксперимента. Задание законов распределения вероятностей. Результаты корреляционного анализа.

    презентация, добавлен 29.11.2013

  • Общая схема метода Монте-Карло, оценка его погрешности. Алгоритмы метода для решения интегральных уравнений второго рода. Способ существенной выборки, использующий вспомогательную плотность распределения. Программа вычисления определенного интеграла.

    реферат, добавлен 19.02.2017

  • Решение задачи линейного программирования симплексным методом. Поиск решения задачи графическим и аналитическим методами. Решение транспортной задачи распределительным методом или методом потенциалов. Расчет качества системы массового обслуживания.

    контрольная работа, добавлен 22.11.2013

  • Имитационное моделирование – методика построения моделей, которые описывают процессы так, как они протекали бы в действительности. Обзор использования метода Монте-Карло, применяемого в имитационном моделировании. Сравнение доходов и убытков в проекте.

    статья, добавлен 03.12.2018

  • Процесс создания модели на основе классического и системного подходов. Моделирование случайных событий и процессов. Понятие о математической схеме. Анализ использования метода Монте-Карло и уравнения Колмогорова. Суть финальных вероятностей состояний.

    лекция, добавлен 08.06.2015

  • Вероятностные характеристики входных воздействий и внутренних параметров систем. Машинное моделирование случайных величин со стандартным равномерным законом распределения. Моделирование случайных процессов. Статистические гипотезы и критерии согласия.

    учебное пособие, добавлен 18.01.2014

  • Анализ численных методов решения математических задач при помощи имитационного моделирования случайных чисел. Описание использования метода Монте-Карло на практике в инвестиционном планировании в условиях неопределенности и высокого экономического риска.

    реферат, добавлен 28.10.2019

  • Моделирование времени выполнения заказа клиента методом Монте-Карло, применение законов распределения. АВС-анализ прибыльности товаров, определение вероятности отказа в поставке товара клиенту методами схемной надёжности, суть метода наименьших квадратов.

    реферат, добавлен 05.12.2016

  • Характеристика метода моделирования случайных величин с целью вычисления характеристик их распределений. Рассмотрение истории возникновения идеи использования случайных явлений в области приближенных вычислений. Развитие метода вычислительной математики.

    контрольная работа, добавлен 19.05.2015

  • Принцип метода Монте-Карло и проверка статистических гипотез. Закон распределения случайных величин при имитации экономических процессов. Программы имитационного моделирования. Описание граф-схемы стратегии и разработка редактора сетевых графиков.

    курсовая работа, добавлен 20.12.2012

  • Сущность задачи проверки статистических гипотез. Проверка гипотез о законе распределения. Критерий К. Пирсона, А.Н. Колмогорова, Мизеса. Статистическая гипотеза как предположение о законе распределения случайной величины или о параметрах этого закона.

    реферат, добавлен 24.10.2009

  • Основные методы статистического моделирования случайных элементов. Применение метода Монте-Карло для вычисления интегралов и решения систем линейных алгебраических уравнений. Проблемы создания имитационных моделей на основе языка программирования GPSS.

    методичка, добавлен 05.03.2014

  • Формулировка, постановка и математическое моделирование задачи о загрузке оборудования и планировании производства. Пошаговый алгоритм решения задачи линейного программирования симплекс-методом. Графический метод решения задач линейного программирования.

    контрольная работа, добавлен 11.07.2011

  • Расчет частоты возникновения некоторого уровня риска финансовых потерь в процессе реализации инвестиционного проекта. Анализ гистограммы распределения возможного срока завершения проекта, рассчитанная по результатам моделирования методом Монте-Карло.

    статья, добавлен 06.06.2017

  • Методы теории системы массового обслуживания. Графическое решение типовой задачи оптимизации. Расчёт параметров моделей экономически выгодных размеров заказываемых партий на предприятии. Характеристики бухгалтерии как СМО. Модель датчиков случайных чисел.

    контрольная работа, добавлен 01.03.2017

  • Понятие и сущность имитационного моделирования, его свойства и область применения. Построение моделирующих алгоритмов, описание метода Монте-Карло. Принципы оценки адекватности математической модели, состав пакета прикладных программ моделирования систем.

    курс лекций, добавлен 26.12.2014

  • Особенности описания реальной системы вероятностными методами. Вычисление вероятностей одних случайных событий по известным вероятностям других случайных событий. Оценка функций распределения. Точечные оценки неизвестных параметров законов распределения.

    лекция, добавлен 21.03.2018

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу и оценить ее, кликнув по соответствующей звездочке.