Моделирование непрерывных событий

Такая же методика схематически показана на рис. 9.6. Тип методов моделирования существенно зависит от природы рассматриваемых процессов. Если они являются детерминированными, то допустим обычный математический анализ. Однако если они по своей природе являются стохастическими, то необходимо использовать вероятностные и статистические методы. На практике применяются два типа моделирования. Причем выбор конкретного типа моделирования зависит от того, определяется ли поведение системы дискретными событиями или непрерывным изменением некоторой ее переменной. При моделировании дискретных событий появление определенного события приводит к изменению значения некоторого определяющего атрибута системы. Оно может начать или остановить действие системы или создать (разрушить) саму систему (возбужденное состояние или радиоактивная частица). В то же время для моделей с непрерывным изменением переменных требуется исполь- [c.390]

Пуассоновский процесс Vi находит применение при моделировании радиоактивного распада частиц, числа повреждений хромосом при разрушающем облучении, числа вызовов, поступающих на телефонную станцию от абонентов, числа посетителей предприятия общественного обслуживания и т. д. Во всех этих примерах число событий, происходящих на интервале времени 5, t] с хорошим приближением можно считать не зависящим от того, сколько событий произошло на предыдущем не перекрывающемся с [5, t] интервале [и, v]. Пуассоновский процесс, как и его непрерывный аналог винеровский процесс Wt, имеет независимые приращения. Точнее говоря, иерархия вероятностей пуассоновского процесса определяется по следующим формулам [c.79]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология