- Содержание
- Предисловие
- Глава 1. Общие понятия компьютерного моделирования
- 1.1. Понятие модели и моделирования
- 1.2. Классификация видов моделирования
- 1.3. Имитационное моделирование
- 1.4. Основные этапы создания и использования компьютерных моделей
- Глава 2. Программирование базовых генераторов псевдослучайных чисел
- 2.1. Общие сведения
- 2.2. Арифметические генераторы случайных чисел
- 2.2.1. Конгруэнтный (линейный) метод
- 2.2.2. Комбинации генераторов случайных чисел
- 2.2.3. Алгоритмы на основе нелинейных формул
- Глава 3. Методы проверки генераторов случайных чисел
- 3.1. Гистограмма частот и статистическая функция равновероятного распределения
- 3.2. Статистические оценки параметров распределения
- 3.3. Распределение на плоскости
- 3.4. Критерий
- Пирсона
- 3.5. Критерий Колмогорова
- 3.6. Критерий серий
- 3.7. Проверка равномерности по косвенным признакам
- 3.8. Комбинаторные тесты
- 3.8.1. Покер-тест
- 3.8.2. Критерий коллекционера
- Глава 4. Методы моделирования случайных величин с заданным законом распределения
- 4.1. Метод обратных функций
- 4.2. Метод кусочно-линейной аппроксимации
- 4.3. Моделирование случайной величины по эмпирическим данным
- 4.4. Метод отбора
- 4.5. Генерация нормально распределенных случайных величин
- 4.5.1. Метод аппроксимации
- 4.5.2. Использование центральной предельной теоремы
- 4.5.3. Метод Бокса и Маллера
- 4.5.4. Метод Марсальи и Брея
- 4.6. Генерация случайных величин со специальными законами распределения
- 4.6.1. Моделирование экспоненциального распределения
- 4.6.2. Моделирование бета-распределения
- 4.6.3. Моделирование гамма-распределения
- 4.6.4. Моделирование логарифмически-нормального закона распределения
- 4.6.5. Моделирование распределения Вейбулла
- Глава 5. Моделирование дискретных событий и распределений
- 5.1. Моделирование произвольного дискретного распределения
- 5.2. Моделирование распределения Бернулли
- 5.3. Моделирование биномиального распределения
- 5.4. Моделирование случайной величины с геометрическим распределением
- 5.5. Моделирование распределения Пуассона
- 5.6. Моделирование простого события
- 5.7. Моделирование полной группы несовместных событий
- 5.8. Моделирование сложных событий
- Глава 6. Моделирование с помощью метода статистических испытаний
- 6.1. Метод Монте-Карло
- 6.2. Одномерное случайное блуждание
- 6.3. Двумерное случайное блуждание
- 6.4. Простое случайное блуждание с поглощающими экранами
- 6.5. Модель падения дождевой капли
- 6.6. Персистентное случайное блуждание
- Глава 7. Моделирование систем массового обслуживания
- 7.1. Основные характеристики систем массового обслуживания
- 7.2. Системы с одним устройством обслуживания
- 7.3. Многоканальные системы массового обслуживания
- 7.4. Замкнутые системы массового обслуживания
- 7.5. Компьютерное моделирование систем массового обслуживания
- Глава 8. Планирование компьютерного эксперимента
- 8.1. Основные понятия
- 8.2. Стратегическое планирование эксперимента
- 8.3. Тактическое планирование компьютерного эксперимента
- 8.3.1. Начальные условия и их влияние на достижение установившегося режима
- 8.3.2. Оценивание среднего значения выборочной совокупности
- 8.3.3. Применение теоремы Чебышева
- 8.3.4. Оценивание процентных отношений
- 8.3.5. Оценивание дисперсии совокупности
- 8.3.6. Автокоррелированые данные
- Глава 9. Пакеты имитационного моделирования
- 9.1. Назначение пакетов имитационного моделирования
- 9.2. Пакет имитационного моделирования Pilgrim
- 9.2.1. Основные объекты модели
- 9.2.2. Типы узлов имитационной модели
- 9.2.3. Команды управления узлами
- 9.2.4. Параметры транзактов и параметры состояния узлов
- 9.2.5. Табличные результаты моделирования
- 9.2.6. Язык описания моделей
- 9.3. Графический конструктор Gem
- 9.4. Пример разработки имитационной модели
- Глава 10. Лабораторный практикум
- Лабораторная работа № 1. Изучение базовых генераторов псевдослучайных чисел
- Лабораторная работа № 2. Проверка качества генераторов псевдослучайных чисел
- Лабораторная работа № 3. Генерирование случайных величин с заданным законом распределения
- Лабораторная работа № 4. Генерирование случайных величин с нормальным законом распределения
- Лабораторная работа № 5. Генерирование случайных величин с часто используемыми законами распределения
- Лабораторная работа № 6. Моделирование методом Монте-Карло
- Лабораторная работа № 7. Моделирование случайных блужданий
- Лабораторная работа № 8. Моделирование систем массового обслуживания
- Лабораторная работа № 9. Тактическое планирование эксперимента
- Лабораторная работа № 10. Моделирование систем массового обслуживания c помощью инструментальных средств моделирования Pilgrim
- Список литературы
Компьютерное моделирование
| Демонстрационный фрагмент! Для приобретения печатной книги или чтения онлайн обратитесь к менеджеру. |
|