Главная  
  • Программы  
  • Методички  
  • Рефераты  
  • Дипломы  
  • Разное  
  • Фото  
  • Контакты  
  • Карта сайта  

  • Я:
    Найти:
    Возраст:
    -

    Методическое пособие "Компьютерное моделирование"

    Внимание!!! В выложенном на сайте тексте могут быть ошибки,

    СКАЧАЙТЕ оригинальную версию методички одним файлом в формате .doc (MS Word)

    HashFlare

    4.3. Примеры моделей информационных потоков


    1. Стационарный поток с равным распределением.

    Рассмотрим основные характеристики данного потока.

    1. Математическое ожидание:

    2. Интенсивность потока:

    3. Дисперсия:

    4. Коэффициент вариаций потока:

    Если по данным измерений мы получим g , мы предполагаем, что распределение в таком потоке равномерно.

    Измеренные характеристики не дают нам возможности сделать эаключение о свойстве последствия, т.е. является ли поток с ограниченым последствием, или он простейший /отсутствие последствия/.

    Чтобы сделать такое заключение необходимо исследовать распределение времен до 1-го события в данном потоке f1( 1).

    Для анализа этого распределения удобно воспользоваться формулой Пальма:

    f( ) - функция плотности распределения для любого события.

    Функция плотности распределения отлична от обычного распределения.

    Математическое ожидание до 1-го события в потоке оказывается меньше, чем менаду любыми другими. Таким образом поток с равном, распределением не является простейшим и обладает свойством ограниченного последствия.

    2. Стационарный поток о экспоненциальным распределением (Пуассона)

    Одной из наиболее часто используемых моделей потока явяется экспоненциальное распределение, когда вероятность наступления одного события в потоке определяется функцией

    - некоторая характеристика экспоненты,

    е- - вероятность наступления ни одного события в потоке. Таким образом распределяется вероятность безотказной работы в системе.




    Вы можете
    Скачать
    эту методичку

    © Copyright 2006-2017. Все права защищены. Сайт бесплатно.