Презентация на тему Математическое моделирование. Рандомизация

верхнее или нижнее предельное значение независимой случайной величины и

изменять его скачкообразно до тех пор, пока не будет достигнуто другое предельное значение.
С другой стороны, выбранные значения можно чередовать чисто случайным образом, беря то большее, то меньшее значение.
Первый план будем назы­вать последовательным, а второй случайным (рандомизированным).
Характерно, что в настоящее время последовательный план используется почти во всех инженерных экспериментах, тогда как для большинства невоспроизводимых экспериментов целесообразнее применять рандомизированный план.

испытаний материалов. Существуют и другие, более тонкие эксперименты, где

также необходим последовательный план. Хорошим примером, который знаком каждому начинающему инженеру, является классический эксперимент, связанный с исследованием трения жидкости внутри трубы.
Если при ламинарном потоке жидкости постепенно и осторожно увеличивать число Рейнольдса, то поток сохранит ламинарное состояние в области перехода, а при изменении числа Рейнольдса от больших значений к меньшим наблюдается обратная картина (со­храняется турбулентный поток). При случайном выборе чисел Рейнольдса – то в области ламинарного, то в области турбулентного потока – маловероятно, чтобы такой тонкий эффект был обнаружен вообще. В экспериментах такого рода сама последовательность условий является определенным параметром.

или полностью рандомизированный план.
Естественные эффекты могут обнаруживать тенденцию к

изменению в процессе эксперимента. Атмосферное давление может увеличиваться, температура окружающей среды может постепенно возрастать или уменьшаться, влажность воздуха может изменяться.
Если независимая переменная X непрерывно варьируется, то зависимая переменная Y может изменяться как вследствие изменения переменной Х, так и вследствие изменения метеорологических условий. Если же переменная X изменяется случайным образом, то исключается возможность ошибоч­но принять влияние метеорологических условий за влияние переменной X.

вероятно совершенствование навыка или, наоборот, появление усталости у персонала,

получающего данные и обслуживающего аппаратуру.
Механические воздействия могут вызывать изменение переменной X. Это, по-видимому, наиболее важная причина применения рандомизированных планов. Допустим, что в имеющемся у нас регуляторе, измерительном приборе или манометре наблюдается «заедание». Если предыдущий отсчет прибора находился в верхней части диапазона, то прибор покажет завышенное значение, если же предыдущий отсчет находился в нижней части диапазона, то «заедание» прибора приведет к заниженному показанию.

более высоким показаниям? Каждый отдельный отсчет, возможно за исключением

первого, будет заниженным, а общий результат эксперимента будет иметь систематическую ошибку постоянной величины, которую трудно обнаружить.
Допустим теперь, что выбор точек производится случайным образом, поэтому при переходе от больших значений к меньшим будет получено почти столько же отсчетов, сколько и при переходе от меньших значений к большим. Полученные данные могут иметь некоторый разброс, но они будут группироваться вокруг точных значений.

трубопроводы с дозирующими отверстиями и трубопроводы под давлением с

небольшими утечками ведут себя как приборы с заеданием. Если экспериментатор не очень знаком с используемой системой, то, применяя последовательный план, когда в этом нет необходимости, он рискует получить систематическую ошибку, способную вызвать серьезные затруднения.
Для того чтобы компенсировать систематические погрешности эксперимента, используют прием, называемый рандомизацией. Он заключается в том, что опыты проводят в случайной последовательности, которая устанавливается при помощи таблицы случайных чисел.

соответствие любые 6 последовательных случайных чисел (одинаковые числа не

допускаются), например:
№1 60
№2 12
№3 05
№4 15
№5 34
№6 30
Расположив случайные числа в порядке возрастания или убывания, получаем искомую последовательность опытов (№3, №2, №4, №6, №5, №1).