Генераторы случайных чисел

Выбор эвристик из множества I на каждом этапе синтеза осуществляют по методу статистического моделирования с использованием генератора случайных чисел. [c.271]

Используют генератор случайных чисел, дающий последовательность равномерно распределенных на отрезке [О—1]1 случайных чисел Дп+1. На основе значений весовых коэффициентов Vij ( =1, q) на /-0М уровне декомпозиции определяют вероятность выбора каждой из q эвристик pij. Затем отрезок от О до 1 раз бивают на q интервалов, каждый из которых численно равен Pij в порядке возрастания i от 1 до q. Получаемое из генератора очередное случайное число накладывают на отрезок [О—1], и t-ый интервал, на который оно попадает, определяет выбор t-ои эвристики. Для практической реализации в ЦВМ генератора для получения случайных чисел a +i использовано рекуррентное соотношение [c.271]

Случайное изменение величин и шум в канале наблюдений моделировались с помощью программ-генераторов случайных чисел. Причем к генераторам, моделирующим изменение 0(, обращались каждые двадцать шагов дискретного времени, а к генератору шума в канале наблюдений — на каждом шаге. [c.134]

В начале каждого нового расчета генератор случайных чисел переводился в исходное состояние. Это делалось для того, чтобы в процессе расчета генерируемая последовательность 0 оставалась неизменной, т. е. чтобы можно было в чистом виде выделить влияние на критерий изменения исследуемых факторов. По этой [c.134]

Пример ХУ-1 выбран для иллюстрации непосредственного использования эффективностей тарелки по Мерфри. В примерах ХУ-1 и ХУ-2 эффективности распределены в другом порядке. Для дальнейшего изучения методики, в которой использована комбинация эффективностей тарелки, был взят ряд произвольных значений эффективностей в интервале 0,01—2,0, полученных при помощи генератора случайных чисел. Решение примеров ХУ-1 — ХУ-2 дано в табл. 86—89. [c.318]

Генератор случайных чисел Генератор случайных чисел (Гаусса) Мультивибратор Запоминание по уровню Триггер [c.59]

Генератор-Случайных чисел XI д диапазоне 0<Х1<1 [c.272]

В данном примере мы рассматривали действие лишь одного фактора — концентрации вещества. При изучении нескольких факторов рандомизация еще более необходима. Важнейшая предпосылка подавляющего большинства статистических тестов состоит в том, что все данные являются независимыми случайными величинами. Только выполнение экспериментов в случайном порядке может до некоторой степени гарантировать, что полученные данные будут действительно независимы (взаимно некоррелированы). Для того чтобы последовательность экспериментов носила действительно случайный характер, ее следует задавать, пользуясь таблицами (или, в настоящее время, компьютерными генераторами) случайных чисел. [c.496]

Следует отметить, что при неоднократных запусках решения этого примера будут получаться разные поверхности, поскольку при моделировании используется генератор случайных чисел, задающий случайное движением молекул. [c.92]

Генераторы случайных чисел [c.261]

Получение случайных величин. Обычно различают три способа получения случайных величин [33-35] таблица случайных чисел, генераторы случайных чисел, метод псевдослучайных чисел. [c.661]

В качестве генератора случайных чисел возможно использовать различные датчики, например шумы в электронных схемах. [c.661]

Планирование первоначальной серии экспериментов при прогнозировании многокомпонентных катализаторов с числом компонентов 3 и более целесообразно вести методом случайного поиска. Для этого составляется таблица, строкам которой присваивается номер катализатора, а столбцам индекс из двух цифр первая — номер соединения, предназначенного для испытания в качестве компонента, а вторая — количество его в закодированном через пороги виде (см. предыдущую главу). После этого по генератору случайных чисел выбирается планируемое число опытов по следующей методике сперва — помер катализатора, а затем п раз подряд выбирается номер столбца п — максимальное число компонентов в катализаторе) раздельно в начале номер компонента, а затем код содержания. Если в номере компонента совпадают цифры, то выбор повторяется. Ноль включается в таблицу выбора кода содержания и его наличие ведет к исключению компонента. Очевидно, что в результате описанной процедуры формируются катализаторы, равномерно распределенные в поле исходных компонентов, составы которых и заносятся закодированным двухзначным кодом в названную выше таблицу. [c.129]

Как уже говорилось выше (см. также гл. 4), в настоящее время имеется широкий спектр предварительно разработанного программного обеспечения компьютера для проведения статистической и численной обработки данных. При наличии программного обеспечения этого типа существенно экономится время и упрощается программирование, если, конечно, соответствующая документация составлена правильно и если ею легко пользоваться. В некоторых случаях программное обеспечение необходимо модифицировать, чтобы выполнить определенные требования пользователя. Степень возможной модификации часто зависит от природы программного обеспечения и выполняемых им функций, например генераторы случайных чисел иногда приводят к возникновению проблем. В настоящее время существуют два общих подхода к использованию предварительно скомплектованных программ математического обеспечения обработки данных а) использование библиотек подпрограмм и б) использование пакетов программ. [c.382]

Статистическое моделирование базируется на формировании случайных чисел (значений х , подчиняющихся определенному закону распределения, в качестве исходного распределения принимается равномерное в интервале (0,1). Для получения этих чисел используются таблицы, генераторы случайных чисел и алгоритмы формирования случайных чисел на ЭВМ. [c.63]

Задание 157. Проведите интерполяцию по экспериментальным данным, которые описываются какой-нибудь функцией. Для моделирования экспериментальных данных рассчитайте сначала по соответствующему уравнению точные значения, а потом с помощью генератора случайных чисел превратите их в статистические, например [c.266]

Опробуйте эту профамму на модельных экспериментальных данных, которые можно получить, накладывая с помощью генератора случайных чисел шум на точные значения выбранной функции. [c.267]

Обратившись к внешним аппаратным средствам, можно получить случайный источник, аппроксимирующий желаемые статистические свойства. Но если сам хороша для моделирования огромного многообразия систем, то почему бы не попытаться использовать ее и для этой цели, что позволило бы легко ставить и воспроизводить эксперименты на стандартном оборудовании Действительно, хотя для некоторых критических приложений может быть абсолютно необходим внешний генератор случайных чисел, подход на основе внутреннего порождения более чем адекватен для большинства вероятностных моделей, описанных в этой книге. [c.73]

Генератор случайных чисел может быть использован для включения некоторого теплового шума в другое детерминированное правило. [c.74]

Тонкое разрешение. До сих пор мы рассматривали перемешивающие правила, которые в конечном счете дают равную пропорцию нулей и единиц в плоскости битов, используемой как генератор случайных чисел, даже если исходный зародыш содержит их в другой пропорции. В гл. 12 мы введем правила, которые сохраняют число единиц в плоскости битов (они рассматриваются как неразрушимые частицы), несмотря на интенсивную рандомизацию. Таким образом можно точно отрегулировать вероятность р (с минимальным приращением 1/65536), изменяя только число частиц в плоскости битов. [c.77]

Не приведет ли такое совместное использование одного механизма к некоторым корреляциям между случайными переменными Это действительно так для любого генератора псевдослучайных чисел. Ну что ж, если мы согласны достаточно заплатить, то нельзя ли получить генератор случайных чисел, имеющий уровень корреляции , гарантированно меньший заданной границы [c.78]

Приставка псевдо не должна наводить на мысль о каком-то надувательстве. Никто в мире не знает, как сделать идеальный генератор случайных чисел, и даже не ясно, является ли эта математическая абстракция корректно определенной. [c.78]

Используя генератор случайных чисел, мы можем предпринять первую попытку моделирования типа поведения, который очень интересен сам по себе и к тому же является важной компонентой более сложных рецептов. Мы имеем в виду диффузию. Мы хотим представить единицу как частицу в пустом пространстве нулей мы хотим, чтобы на каждом шаге эта частица делала случайный шаг в одном из четырех возможных направлений. [c.89]

Чтобы Эмулировать пуассоновский процесс, имеющий характеристическую интенсивность необходимо обеспечить каждую клетку генератором случайных чисел, как объясняется в гл. 8, и заменять клетку только на тех шагах, когда генератор возвращает единицу. Чтобы эта процедура работала удовлетворительно, вероятность р того, что клетка будет обновлена в некоторый момент времени, должна поддерживаться низкой, для чего ось времени необходимо представлять себе растянутой с коэффициентом увеличения f = А/р (так что к шагов клеточного автомата соответствуют одному такту времени в моделируемой системе). В пределе при рО, вероятность того, что за один такт системного времени две примыкающие клетки будут обновлены одновременно, стремится к нулю. [c.96]

При начальном условии 1=0.1 Х2=хз=0 кривые наблюдения переменных Ха, Хз моделировалось путем численного интегрирования системы (8.43) и наложения экспериментального шума с помощью генератора случайных чисел (рис. 8.8). При этом допускалось, что случайные помехи могут искажать полезные сигналы по температураам Т V. пределах 10%. [c.460]

Включс1М1е модели [23] в метод Монте-Карло проводится в следующем порядке. Каждая поверхность параметризуется введением оптических констант п к к для граней и углом распределения наклонов (Х ,= 1/с. При желании можно зафиксировать к -=п и рассчитать полусферическую отражательную сн собность шероховатой поверхности, далее использовать измеренное зна-чепио этой величины, чтобы таким обра.зом установить пик для данного о- В [24[ предлагается находить о на основе дополнительных измерений пропускательной способности щелевого канала. Когда в методе Монте-Карло при построении хода луча встречается стенка с фиксированными оптическими константами и параметром шероховатости о, необходимо получить еще три числа из генератора случайных чисел. Первое, назовем его Р), необходимо для установления а при помощи предварительно рассчитанных и подготовленных таблиц, занесенных в память компьютера (таким же образом используются представленные в табл, 1 2.9,1 доли анергии интегрального излучения абсолютно черного тела для нахождения длины волны) [c.483]

Блок-схема системы управления включает следующие устройства (рис. 4) 1) устройство ручного ввода, смонтированное на пульте автомата 2) устройство автоматического ввода, включающее ПЭАЦП и переходное устройство, которое служит для преобразования и хранения информации для ввода в автомат 3) оперативное запоминающее устройство автомата (ОЗУ), служащее для хранения текущей информации 4) устройство управления автомата (УУ) 5) арифметическое устройство (АУ) 6) генератор случайных чисел (ГСЧ) 7) запоминающее устройство (ЗУ), состоящее из 2 блоков 8) выходное устройство автомата, включающее цифропечатающую машину ЦПМ — индикацию на пульте автомата 9) выносной пульт оператора. [c.257]

При условии что каждая завершенная структура, генерированная до ее последующего возмущения, является результатом, однозначно полученным с помошью генератора случайных чисел, такие невозмущенные структуры составляют совокупность завершенных структур, состав которых указывает на разнообразие возможностей. [c.526]

В этом примере над произвольным сигналом (две синусоидальные компоненты плюс шум, заданнный генератором случайных чисел), представленным 64 точками, осуществляются прямое и затем обратное вейвлет-преобразования, в результате чего исходная зависимость практически восстанавливается. Строится также [c.86]

Для воспроизведения встроенных в Math AD распределений в перечне функций для каждого распределения имеется соответствующий генератор случайных чисел. Результатом обращения к нему является вектор случайных величин, распределенных заданным образом. Как уже было указано в разделе 2.7.2., в отличие от имен функций имена генераторов начинаются с буквы г (random), за которой сохраняется название распределения. [c.261]

Задание 92. Напишите программу для моделирования анионной полимеризаш1и, использующую метод Монте-Карло. Представьте себе, что имеется некоторое начальное число анионов. Аниону соответствует элемент массива, равный 1. Индекс единичного элемента массива выбирается случайным так, что единицы распределены в этом массиве стохастически. На каждом шаге полимеризации мономер присоединяется к одному случайно выбранному аниону. Всякий раз, когда средняя степень полимеризации увеличивается на 1, надо рассчитывать среднее значение распределения. Как зависит это среднее значение от времени Промоделируйте анионную полимеризацию в присутствии примеси, которая может реагировать с анионами (в том числе и с полимерами, имеющими на конце анион) и тем самым уменьшать количество активных центров. Это уменьшение также можно имитировать с помощью генератора случайных чисел. [c.164]

Операторы PRINT в начале программы (строки 100—1200) выводят на экран правила и краткое описание игры. На участке от строки 2000 до строки 2040 ЭВМ выбирает случайную комбинацию букв, так называемую искомую комбинацию, которую должен угадать сидящий перед компьютером игрок. (Подсматривать с помощью разного рода уловок искомую комбинацию неспортивно.) Поскольку генератор случайных чисел может задавать только числовые комбинации, ДЛЯ нашей задачи надо перевести числовую комбинацию в буквенную. Правила такого перевода даны в виде таблицы (строки 2010 и 2015). С помощью операторов присваивания Z (l) = А ,. .., Z (10) = J числам от 1 до 10 ставятся в соответствие буквы от А до J. В следующем далее цикле по I с помошью стандартной функции RND отбираются пять случайных чисел между О и 10. Буква, соответствующая случайному числу X, с помошью оператора [c.318]

В простейшем варианте цепи без запрета самопересечений (фантомная цепь) алгоритм моделирования следующий. Цепь задается ломаной лнни из N узлов на решетке. Как правило, начальная конформация цепи выбирается случайной. С помощью генератора случайных чисел выбирается узел цепи. Каждый выбор узла называется циклом. Если выбранный узел - концевой или находится на вершине прямого угла, то он переходит в новое положение. В противном случае перехода нет. По завершении каждого цикла начинается новый цикл. Мерой времени является отношение числа циклов к полному числу узлов цепи N. [c.142]

В такой системе, вводя общее условие компактности (гидрофобности) глобу-лы (Во < 0) возможно определить минимальную энергию, соответствующую нативному состоянию. Затем генерируется случайный набор значений энергий взаимодействий Bij из гауссовского распределения (IX.6.2) с помощью генератора случайных чисел. Тем самым получается набор различных случайных последовательностей. При дальнейшем моделировании происходит сравнение способностей этих случайных последовательностей сворачиваться в низкоэнергетическую нативную конформацию. Необходимо выбрать из них те, которые могут это делать относительно быстро (за ограниченное число шагов), а затем сравнить характер энергетических спектров различных последовательностей вблизи нативного состояния. Методом Монте-Карло моделируется последовательное сворачивание цепи путем перебора случайных шагов, которые фиксируют звенья на тех или иных узлах решетки. Выбираются те шаги, которые уменьшают обшую энергию системы. Процесс продолжается до достижения заданного энергетического минимума конечной нативной конформации. Наибольше число возможных конформаций в модели 10 , однако, как оказалось, некоторые избранные последовательности могут найти нативную конформацию за значительно меньшее число шагов 10. Это говорит о преодолении в этих случаях парадокса Левинталя в результате движения по выделенному пути сворачивания. [c.250]

Здесь мы поступаем аналогичным образом, используя на этот раз шум, а не разрушение, для сохранения подвижности на границах. Генератор случайных чисел будет тот же, что и в предыдущем разделе, т. е. шум порождается правилом STiR в плоскости 1 и фильтруется правилом RAND. [c.74]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология