Все дипломы Вычислительная математика Добавить в закладки		Вычислительная математика Информатика и вычислительная техника. Моделирование
<< В начало \| < Предыдущая \| Содержание \| Следующая > \| В конец >>

Об авторе материала

Бадмильсон В.Н.

Бадмильсон Василий Натанович, кандидат математических наук. Родился 5 января 1965 года в городе Волгограде. С отличием окончил общеобразовательную школу. Во время обучения...
далее

	Оглавление работы

Биография автора

ЛЕКЦИЯ № 1. ВВЕДЕНИЕ.

1.1. Сущность моделирования.

1.2. Области применения моделирования.

1.3. Основные этапы моделирования.

ЛЕКЦИЯ №2. ОБЩИЕ ВВОПРОСЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ.

2.1. Стоимость, детальность и точность модели.

2.2. Имитационные и аналитические модели.

ЛЕКЦИЯ №3. ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ СИСТЕМА КАК ОБЪЕКТ МОДЕЛИРОВАНИЯ.

3.1. ВС - сложная информационная система.

полное оглавление

	Близкие по теме работы

Лекции по математическому анализу ИНСТРУМЕНТЫ МАТНСAD ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ В ЗАДАЧАХ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ Теория функций одной переменной Теории вероятностей, математическая статистика и случайные процессы. Конспект лекций

GNORM FVARIABLE X$NCKO*FN$SNORM+X$NMO

…

GENERATE V $GNORM

где X $NCKO - значение среднеквадратичного отклонения, а X $NMO – математическое ожидание.

Если С>1/5 – то может получиться отрицательное значение случайной величины, описывающей сугубо положительной сущности (например, интервал обслуживания).

Для аппроксимации Е_г – нормальное распределение можно использовать только при

23.4. Гиперэкспоненциальное распределение.

Если значение коэффициента С > 1, то для аппроксимации реального распределения используется Гиперэкспоненциальное распределение H_R c R параллельными приборами обслуживания, каждый прибор имеет экспоненциальное распределение времени обслуживания и выбирается с вероятностью . Функция плотности для H_R имеет вид: