概率实验一:随机数的生成与蒙特卡洛随机模拟方法 - 副本.ppt
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实验一
随机数的产生及蒙特卡洛随机模拟方法
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实验目的
实验内容
学习随机数的产生及蒙特卡洛随机模拟方法
的基本过程与方法。
实验作业
2、蒙特卡洛随机模拟实例。
1、产生随机数的计算机命令。
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数学模拟的方法
在实际问题中,面对一些带随机因素的复杂系统,用分析方法建模常常需要作许多简化假设,与面临的实际问题可能相差甚远,以致解答根本无法应用。这时,计算机模拟几乎成为唯一的选择。
在一定的假设条件下,运用数学运算模拟系统的运行,称为数学模拟。现代的数学模拟都是在计算机上进行的,称为计算机模拟。
计算机模拟可以反复进行,改变系统的结构和系数都比较容易。
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一、随机数的产生
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一)产生模拟随机数的计算机命令
在Matlab软件中,可以直接产生满足各种分布的随机数,命令如下:
1.产生m*n阶(a,b)均匀分布U(a,b)的随机数矩阵: unifrnd (a,b,m, n)
产生一个[a,b]均匀分布的随机数:
unifrnd (a,b)
当只知道一个随机变量取值在(a,b)内,但不知道(也没理由假设)它在何处取值的概率大,在何处取值的概率小,就只好用U(a,b)来模拟它。
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2.产生mm*nn阶离散均匀分布的随机数矩阵:
R = unidrnd(N)
R = unidrnd(N,mm,nn)
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当研究对象视为大量相互独立的随机变量之和,且其中每一种变量对总和的影响都很小时,可以认为该对象服从正态分布。
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若连续型随机变量X的概率密度函数为
其中 0为常数,则称X服从参数为 的指数分布。
指数分布的期望值为
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排队服务系统中顾客到达间隔、质量与可靠性中电子元件的寿命通常服从指数分布。
例 顾客到达某商店的间隔时间服从参数为10(分钟)的指数分布(指数分布的均值为10)
----- 指两个顾客到达商店的平均间隔时间是10分钟.即平均10分钟到达1个顾客. 顾客到达的间隔时间可用exprnd(10)模拟。
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设离散型随机变量X的所有可能取值为0,1,2,…,且取各个值的概率为
其中 0为常数,则称X服从参数为 的泊松分布。
泊松分布在排队系统、产品检验、天文、物理等领域有广泛应用。
泊松分布的期望值为
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6 产生1个参数为n,p的二项分布的随机数binornd(n,p),产生m?n个参数为n,p的二项分布的随机数binornd(n,p,m,n) 。
掷一枚均匀硬币,正面朝上的次数X服从参数为1,p的二项分布,X~B(1,p)
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