Что такое findslide.org?

FindSlide.org - это сайт презентаций, докладов, шаблонов в формате PowerPoint.


Для правообладателей

Обратная связь

Email: Нажмите что бы посмотреть 

Яндекс.Метрика

Презентация на тему к уроку Вероятностные модели

Содержание

Виды моделей в зависимости от внешних воздействийДетерминированные модели – это модели, отображающие процессы, в которых отсутствуют случайные воздействия.Вероятностные (стохастические) модели – это описание объектов, поведение которых определяется случайными воздействиями (внешними и внутренними).
Моделирование случайных процессов*§24 Виды моделей в зависимости от внешних воздействийДетерминированные модели – это модели, отображающие Со случайностью мы сталкиваемся на каждом шагуСлучайность Случайные процессыСлучайно… встретить друга на улице разбить тарелку найти 10 рублей выиграть Всё случайно, непредсказуемо, НО ...В универсаме в нужное время должно быть нужное число кассиров Непредсказуемо поведение элементарных частиц в ядерном реакторе, но реакторы должны надежно работать Примеры простейших моделейНеобходимо оценить качество обслуживания пассажировМодель ожидания автобуса Формальная постановкаОпределить время Примеры простейших моделейНеобходимо оценить качество системы разведки опасных объектовМодель защиты объектаФормальная постановкаОпределить Примеры простейших моделейНеобходимо оценить качество системы разведки опасных объектовМодель защиты объектаФормальная постановкаОпределить Примеры простейших моделейНеобходимо оценить загруженность телефонной линии для ее эксплуатации Модель загруженность Телефонная линия должна иметь достаточную пропускную способность Дискриптивные(описательные    модели)Детерминированные,т. е. точные и определённые.ВероятностныеСтохастическиезадачиНеопределнныезадачиСистемы массовогообслуживанияИмитационноемоделированиеМатематические моделиОптимизационное Задачи вероятностного моделированияПолучить искусственную последовательность случайных чисел, заменяющую реальную, определяемую случайными Основные понятияСлучайное событиеИспытание – каждое повторение опытаСерия испытаний – множество многократно проведенных Как связаны  вероятность и частота событий   Чем чаще происходит Распределение случайных чиселМодель: снежинки падают на отрезок [a,b]распределениеравномерноенеравномерное Математический эксперимент   Цель: Выяснить как часто выпадет «Орел»(Герб) и как Задание 1. Выяснить: Количество выпадений «Герба» No, «Решка» NpДля этого использовать функцию Результат Вероятностные модели базируются на использовании больших серий испытаний параметрамиТочность полученных результатов Виды моделей в зависимости от внешних воздействийВероятностные (стохастические) Детерминированные это модели, отображающие Основные понятияСлучайное событие это…Испытание это ….Серия испытаний…Частота событий (ᵥ)–Что является числовой характеристикой Подумайте   В каких случаях вероятность исходов может быть получена умозрительными Тема: проверка датчика случайных чиселЦель: смоделировать игру «Орлянка» с помощью датчика случайных Получение псевдослучайного числа в программе на ПаскалеA := RANDOM(N); - получим целое Тема: проверка датчика случайных чиселЦель: Используя данные полученные ранее.Реализация   Использовать
Слайды презентации

Слайд 2 Виды моделей в зависимости от внешних воздействий
Детерминированные модели

Виды моделей в зависимости от внешних воздействийДетерминированные модели – это модели,

– это модели, отображающие процессы, в которых отсутствуют случайные

воздействия.
Вероятностные (стохастические) модели – это описание объектов, поведение которых определяется случайными воздействиями (внешними и внутренними).


Слайд 3 Со случайностью мы сталкиваемся на каждом шагу
Случайность

Со случайностью мы сталкиваемся на каждом шагуСлучайность

Слайд 4 Случайные процессы
Случайно…
встретить друга на улице
разбить тарелку

Случайные процессыСлучайно… встретить друга на улице разбить тарелку найти 10 рублей

найти 10 рублей
выиграть в лотерею
Случайный выбор:
жеребьевка на

соревнованиях
выигравшие номера в лотерее

Слайд 5 Всё случайно, непредсказуемо, НО ...
В универсаме в нужное

Всё случайно, непредсказуемо, НО ...В универсаме в нужное время должно быть нужное число кассиров

время должно быть нужное число кассиров


Слайд 6 Непредсказуемо поведение элементарных частиц в ядерном реакторе, но

Непредсказуемо поведение элементарных частиц в ядерном реакторе, но реакторы должны надежно работать

реакторы должны надежно работать


Слайд 7
Примеры простейших моделей
Необходимо оценить качество обслуживания пассажиров
Модель ожидания

Примеры простейших моделейНеобходимо оценить качество обслуживания пассажировМодель ожидания автобуса Формальная постановкаОпределить

автобуса
Формальная постановка
Определить время ожидания автобуса
Определить вероятность того, что

за время T автобус прибудет

Исходные условия и основные моделируемые факторы

Автобусы прибывают на остановку с заданным фиксированным интервалом t
Пассажир приходит на остановку в случайный момент времени

Вопрос.
Каково среднее время ожидания автобуса?
Какова вероятность, что за время T пассажир уедет на автобусе?


Слайд 8
Примеры простейших моделей
Необходимо оценить качество системы разведки опасных

Примеры простейших моделейНеобходимо оценить качество системы разведки опасных объектовМодель защиты объектаФормальная

объектов
Модель защиты объекта
Формальная постановка
Определить вероятность того, что все опасные

объекты за время T будут обнаружены

Исходные условия и основные моделируемые факторы

Объекты поступают на вход системы непрерывно с заданной интенсивностью λ. Поток угроз простейший
Система обнаружения способна обнаружить объект с вероятностью p

Вопрос.
Какова вероятность, что за время T все объекты будут обнаружены?


Слайд 9
Примеры простейших моделей
Необходимо оценить качество системы разведки опасных

Примеры простейших моделейНеобходимо оценить качество системы разведки опасных объектовМодель защиты объектаФормальная

объектов
Модель защиты объекта
Формальная постановка
Определить вероятность того, что все опасные

объекты за время T будут обнаружены

Исходные условия и основные моделируемые факторы

Объекты поступают на вход системы непрерывно с заданной интенсивностью λ. Поток угроз простейший
Система обнаружения способна обнаружить объект с вероятностью p

Вопрос.
Какова вероятность, что за время T все объекты будут обнаружены?


Слайд 10
Примеры простейших моделей
Необходимо оценить загруженность телефонной линии для

Примеры простейших моделейНеобходимо оценить загруженность телефонной линии для ее эксплуатации Модель

ее эксплуатации
Модель загруженность телефонной линии
Формальная постановка
Определить вероятность того,

что линия будет перегружена

Исходные условия и основные моделируемые факторы

Звонки начинаются в случайное время .
Непонятно сколько продолжается разговор.
Сколько абонентов одновременно хотят разговаривать.
Мощность линии.

Вопрос.
Хватает ли пропускной мощности лилии связи или требуется модернизация ?


Слайд 11 Телефонная линия должна иметь достаточную пропускную способность

Телефонная линия должна иметь достаточную пропускную способность

Слайд 12

Дискриптивные
(описательные
модели)
Детерминированные,
т. е. точные и

Дискриптивные(описательные  модели)Детерминированные,т. е. точные и определённые.ВероятностныеСтохастическиезадачиНеопределнныезадачиСистемы массовогообслуживанияИмитационноемоделированиеМатематические моделиОптимизационное


определённые.
Вероятностные
Стохастические
задачи
Неопределнные
задачи
Системы массового
обслуживания
Имитационное
моделирование
Математические модели
Оптимизационное


Слайд 13 Задачи вероятностного моделирования

Получить искусственную последовательность случайных чисел,

Задачи вероятностного моделированияПолучить искусственную последовательность случайных чисел, заменяющую реальную, определяемую

заменяющую реальную, определяемую случайными событиями.
Моделировать случайные события и находить

параметры, необходимые для практического прогнозирования и оптимизации процессов.

Слайд 14 Основные понятия
Случайное событие
Испытание – каждое повторение опыта
Серия испытаний

Основные понятияСлучайное событиеИспытание – каждое повторение опытаСерия испытаний – множество многократно

– множество многократно проведенных испытаний
Частота событий (ᵥ)– число показывающее,

сколько раз произошло это событие в этой серии.
Вероятность события (Р) – числовая характеристика случайного события


Слайд 15 Как связаны вероятность и частота событий

Как связаны вероятность и частота событий  Чем чаще происходит событие,

Чем чаще происходит событие, тем больше вероятность его наступления
Р=

1/2

Р= 1/6

Но как часто будет выпадать «Решка»?

Каковы вероятность выпадения «Решка»?


Слайд 16 Распределение случайных чисел
Модель: снежинки падают на отрезок [a,b]
распределение
равномерное
неравномерное

Распределение случайных чиселМодель: снежинки падают на отрезок [a,b]распределениеравномерноенеравномерное

Слайд 17 Математический эксперимент
Цель: Выяснить как часто

Математический эксперимент  Цель: Выяснить как часто выпадет «Орел»(Герб) и как

выпадет
«Орел»(Герб) и как часто выпадает «Решка»
Реализация
Использовать табличный

процессор Microsoft Excel

ФУНКЦИЯ СЛУЧАЙНОГО ЧИСЛА

Функция СЛЧИС (Категория математические) возвращает случайное равномерно распределенное вещественное число.
Оно будет меньше 1, больше или равно 0.

Функция СЛУЧМЕЖДУ возвращает случайное целое число.


Слайд 18 Задание
1. Выяснить:
Количество выпадений «Герба» No, «Решка»

Задание 1. Выяснить: Количество выпадений «Герба» No, «Решка» NpДля этого использовать

Np
Для этого использовать функцию «СЧЕТЕСЛИ»
Частота выпадения «Герба» = No/N
Где

N число бросаний в серии


Слайд 19 Результат

Результат

Слайд 20 Вероятностные модели базируются на использовании больших серий

Вероятностные модели базируются на использовании больших серий испытаний параметрамиТочность полученных

испытаний параметрами
Точность полученных результатов зависит от количества проведённых опытов.
Вероятностные

модели

ВЫВОД

При увеличении количества генерируемых точек можно наблюдать всё меньшее различие в количествах выпавших «орлов» и «решек».


Слайд 21 Виды моделей в зависимости от внешних воздействий
Вероятностные (стохастические)


Виды моделей в зависимости от внешних воздействийВероятностные (стохастические) Детерминированные это модели,

Детерминированные

это модели, отображающие процессы, в которых отсутствуют случайные

воздействия.

это описание объектов, поведение которых определяется случайными воздействиями (внешними и внутренними).


Слайд 22 Основные понятия
Случайное событие это…
Испытание это ….
Серия испытаний…
Частота событий

Основные понятияСлучайное событие это…Испытание это ….Серия испытаний…Частота событий (ᵥ)–Что является числовой

(ᵥ)–
Что является числовой характеристикой случайного события
Что такое относительная частота

случайного события?
Как связаны вероятность и частота событий


Слайд 23 Подумайте
В каких случаях вероятность исходов

Подумайте  В каких случаях вероятность исходов может быть получена умозрительными

может быть получена умозрительными заключениями, а в каких только

опытным.
Подбрасывание кнопки
Вытаскивание бочонка при игре в лото
Падение бутерброда
Выпадении числа при игре в рулетку
Удар по воротам в футбольном матче


Слайд 24 Тема: проверка датчика случайных чисел
Цель: смоделировать игру «Орлянка»

Тема: проверка датчика случайных чиселЦель: смоделировать игру «Орлянка» с помощью датчика

с помощью датчика случайных чисел и получить значения частоты

выпадения герба при разном количестве бросаний.
Реализация АВS Pascal (на компьютере)
Результат программа и заполненная таблица КП.10 (ст 246) (в тетрадке).
Вывод:


Практическая работа №15 (ст. 245)


Слайд 25 Получение псевдослучайного числа в программе на Паскале
A :=

Получение псевдослучайного числа в программе на ПаскалеA := RANDOM(N); - получим

RANDOM(N); - получим целое число из интервала [0;N)
A :=

RANDOM(N) + M; - получим число из интервала [M;N+M)
X := RANDOM; - получим вещественное число из [0;1)
X := C + (D - C)*RANDOM; - получим число из интервала [C;D)
При использовании Random в цикле часто применяют перед циклом процедуру RANDOMIZE; (изменяет «первое» число)

  • Имя файла: prezentatsiya-k-uroku-veroyatnostnye-modeli.pptx
  • Количество просмотров: 204
  • Количество скачиваний: 8