Рекомендуемая категория для самостоятельной подготовки:
Дипломная работа*
| Код |
563711 |
| Дата создания |
2017 |
| Страниц |
92
|
Мы сможем обработать ваш заказ (!) 23 сентября в 12:00 [мск] Файлы будут доступны для скачивания только после обработки заказа.
|
Содержание
Содержание
Введение 5
1 Повторение (изучение) основ теории случайных процессов. 6
1.1 Случайный процесс 6
1.2 Статистическое моделирование 8
1.2.1 Метод Монте-Карло 8
1.2.2 Схема использования метода Монте-Карло при исследовании систем со случайными параметрами 11
2 Изучение алгоритмов компьютерного моделирования случайных последовательностей. 26
2.1 Генераторы случайных чисел 26
2.1.1 Физические ГСЧ 28
2.1.2 Табличные ГСЧ 31
2.1.3 Алгоритмические ГСЧ 32
2.1.4 Проверка качества работы генератора 32
2.2 Моделирование случайной величины с заданным законом распределения 35
3 Создание программ моделирования случайных последовательностей 41
3.1 Векторная гауссовская марковская последовательность 41
3.1.1 Короткий теоретический базис 41
3.1.2 Проектирование 44
3.1.3 Разработка 45
3.1.4 Результаты 49
3.2 Скалярная гауссовская последовательность общего типа (с произвольной ковариационной функцией) 50
3.2.1 Короткий теоретический базис 50
3.2.2 Проектирование 53
3.2.3 Разработка 54
3.2.4 Результаты 55
4 Создание программ оценивания моментных функций стационарной случайной последовательности 57
4.1 Оценивание математического ожидания 57
4.1.1 Короткий теоретический базис 57
4.1.2 Проектирование 58
4.1.3 Разработка 58
4.1.4 Результаты 59
4.2 Оценивание ковариационной функции 60
4.2.1 Короткий теоретический базис 60
4.2.2 Проектирование 61
4.2.3 Разработка 62
4.2.4 Результаты 64
5 Создание программы прогнозирования случайной последовательности общего типа 66
5.1 Короткий теоретический базис 66
5.2 Проектирование 68
5.3 Разработка 69
5.4 Результаты 72
6 Создание программы, реализующей фильтр Калмана для векторной гауссовской марковской последовательности 73
6.1 Короткий теоретический базис 73
6.2 Проектирование 75
6.3 Разработка 76
6.4 Результаты 80
7 Применение разработанных программ в примере прогнозирования случайной последовательности 81
7.1 Проектирование 81
7.2 Разработка 81
7.3 Результаты 87
Заключение 89
Список использованных источников 90
Введение
Введение
Случайные процессы – современный и актуальный подход к изучению вероятностных наук. Для более эффективного продвижения в данной области спроектируем, разработаем (реализуем) некоторые концепции из неё на практике.
Таким образом, тема данного дипломного проекта звучит как «Комплекс программ моделирования случайных процессов». Она актуальна, ибо с увеличением системной сложности окружающего нас мира количество (и разнообразие, и скорость их смены) случайных процессов только увеличивается – и нужно уметь с ними работать.
Целью данного труда есть проанализировать теоретические и реализовать практические концепции рассматриваемого подхода. Для её реализации выделим следующие задачи:
1. Повторение (изучение) основ теории случайных процессов.
2. Изучение алгоритмов компьютерного моделирования случайных последовательностей.
3. Создание программ моделирования случайных последовательностей.
4. Создание программ оценивания моментных функций стационарной случайной последовательности.
5. Создание программы прогнозирования случайной последовательности общего типа.
6. Создание программы, реализующей фильтр Калмана для векторной гауссовской марковской последовательности.
7. Применение разработанных программ в примере прогнозирования случайной последовательности.
Путём напряжённой работы попробуем освоиться в данной области, применяя самые актуальные на сегодняшний день инструменты – превосходную среду математических вычислений Matlab 2016, текстовый редактор Word и другие.
Фрагмент работы для ознакомления
Министерство образования Республики Беларусь
Учреждение образования
БЕЛОРУССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
ИНФОРМАТИКИ И РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ
Факультет информационных технологий и управления
Кафедра систем управления
К защите допустить:
Заведующий кафедрой СУ
____________А. П. Кузнецов
ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА
к дипломному проекту
на тему
КОМПЛЕКС ПРОГРАММ МОДЕЛИРОВАНИЯ
СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ
БГУИР ДП 1-53 01 07 01 064 ПЗ
Студент В. М. Сидоренко
Руководитель Н. П. Журавский
Консультанты:
от кафедры СУ А. В. Павлова
по экономической части Г. А. Хаританович
по охране труда (экологической безопасности, ресурсо- и энергосбережению)
Л. А. Корбут
Нормоконтролер Г. С. Волкова
Рецензент И. П. Иванов
Минск 2017
Список литературы
Список использованных источников
1. Barker E., Kelsey J., Recommendation for Random Number Generation Using Deterministic Random Bit Generators, NIST SP800-90A, January 2012
2. Brent R.P., "Some long-period random number generators using shifts and xors", ANZIAM Journal, 2007; 48:C188–C202
3. Gentle J.E. (2003), Random Number Generation and Monte Carlo Methods, Springer.
4. Hörmann W., Leydold J., Derflinger G. (2004, 2011), Automatic Nonuniform Random Variate Generation, Springer-Verlag.
5. Knuth D.E.. The Art of Computer Programming, Volume 2: Seminumerical Algorithms, Third Edition. Addison-Wesley, 1997. ISBN 0-201-89684-2. Chapter 3. [Extensive coverage of statistical tests for non-randomness.]
6. Luby M., Pseudorandomness and Cryptographic Applications, Princeton Univ Press, 1996. ISBN 9780691025469
7. Matthews R., "Maximally Periodic Reciprocals", Bulletin of the Institute of Mathematics and its Applications, 28: 147-148, 1992.
8. von Neumann J., "Various techniques used in connection with random digits," in A.S. Householder, G.E. Forsythe, and H.H. Germond, eds., Monte Carlo Method, National Bureau of Standards Applied Mathematics Series, 12 (Washington, D.C.: U.S. Government Printing Office, 1951): 36-38.
9. Peterson, Ivars (1997). The Jungles of Randomness : a mathematical safari. New York: John Wiley & Sons. ISBN 0-471-16449-6.
10. Press W.H., Teukolsky S.A., Vetterling W.T., Flannery B.P. (2007), Numerical Recipes (Cambridge University Press).
11. Viega J., "Practical Random Number Generation in Software", in Proc. 19th Annual Computer Security Applications Conference, Dec. 2003.
12. Алгоритм генерации случайной величины, подчиняющейся заданному закону распределения. [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://ps300.narod.ru/fr3d/prob.htm. – (Дата обращения: 14.04.2017).
13. Волков И.К., Зуев С.М., Цветкова Г.М. Случайные процессы: Учеб. для вузов / Под ред. B.C. Зарубина, А.П. Крищенко. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 1999. – 448 с. [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://stu.sernam.ru/book_spr.php. – (Дата обращения: 14.04.2017).
14. ГОСТ 21878-76: Случайные процессы и динамические системы.
15. Левин Б. Р. Теоретические основы статистической радиотехники. — 3-е над.., перераб. и доп. — М.: Радио и связь, 1989. — 656 с. [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://stu.sernam.ru/book_strts.php. – (Дата обращения: 14.04.2017).
16. Марков А. А., Нагорный Н. М. Теория алгорифмов, изд. 2. – М.: ФАЗИС, 1996.
17. Марков А. А. Элементы математической логики. – М.: Изд-во МГУ, 1984.
18. Мухин Олег Игоревич «Моделирование систем». [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://stratum.ac.ru/education/textbooks/modelir/contents.html. – (Дата обращения: 14.04.2017).
19. Самарин Александр (The_Freeman, Математик-реалист). Генераторы дискретно распределенных случайных величин [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://habrahabr.ru/post/265321/. – (Дата обращения: 14.04.2017).
20. Самарин Александр (The_Freeman, Математик-реалист). Генераторы непрерывно распределенных случайных величин [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://habrahabr.ru/post/263993/. – (Дата обращения: 14.04.2017).
21. Свободная онлайн-энциклопедия Википедия. [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://ru.wikipedia.org. – (Дата обращения: 14.04.2017).
22. Шиховцев И.В., Якубов В.П. Статистическая радиофизика. Курс лекций / Новосиб. гос. ун-т. Новосибирск, 2011. 157 с. [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://www.inp.nsk.su/students/radio/2014/stat_RF_v3.pdf. – (Дата обращения: 14.04.2017).
Пожалуйста, внимательно изучайте содержание и фрагменты работы. Деньги за приобретённые готовые работы по причине несоответствия данной работы вашим требованиям или её уникальности не возвращаются.
* Категория работы носит оценочный характер в соответствии с качественными и количественными параметрами предоставляемого материала. Данный материал ни целиком, ни любая из его частей не является готовым научным трудом, выпускной квалификационной работой, научным докладом или иной работой, предусмотренной государственной системой научной аттестации или необходимой для прохождения промежуточной или итоговой аттестации. Данный материал представляет собой субъективный результат обработки, структурирования и форматирования собранной его автором информации и предназначен, прежде всего, для использования в качестве источника для самостоятельной подготовки работы указанной тематики.
bmt: 0.00449