26376

Вероятностные модели

Доклад

Информатика, кибернетика и программирование

Моделирование случайных процессов мощнейшее направление в современном математическом моделировании. При компьютерном математическом моделировании случайных процессов нельзя обойтись без наборов так называемых случайных чисел удовлетворяющих заданному закону распределения. Если он помог в чемто мы говорим повезло если оказался не в нашу пользу то сокрушаемся не судьба Многие ученые занимались изучением закономерностей случайных событий. Смоделируем ситуации которые в теории вероятности получили название случайных блужданий.

Русский

2013-08-18

47.5 KB

9 чел.

Тема: «Вероятностные модели»

Понятие «случайный» - одно из самых фундаментальных как в математике, так и в повседневной жизни. Моделирование случайных процессов - мощнейшее направление в современном математическом моделировании.

Событие называется случайным, если оно достоверно непредсказуемо. Случайность окружает наш мир и чаще всего играет отрицательную роль в нашей жизни. Однако есть обстоятельства, в которых случайность может оказаться полезной.

При компьютерном математическом моделировании случайных процессов нельзя обойтись без наборов, так называемых, случайных чисел, удовлетворяющих заданному закону распределения.

На самом деле эти числа генерирует компьютер по определенному алгоритму, т.е. они не являются вполне случайными хотя бы потому, что при повторном запуске программы с теми же параметрами последовательность повторится; такие числа называют «псевдослучайными».

Случай постоянно присутствует в нашей жизни. Если он помог в чем-то, мы говорим — повезло, если оказался не в нашу пользу, то сокрушаемся — не судьба! Многие ученые занимались изучением закономерностей случайных событий. У случайных событий есть свои законы, и знание их может оказаться полезным в самых разных ситуациях: от определения вероятности выигрыша в лотерею, до статистической обработки результатов научного опыта.

Смоделируем ситуации, которые в теории вероятности получили название «случайных блужданий». Представьте себя на длинной прямой дороге. Вы бросаете монету. Если выпал «орел», то делаете шаг вперед, если «решка» — шаг назад. Как далеко уведет вас такое одномерное (в одном направлении) блуждание?

Бросание монеты

Постановка задачи Описание задачи

У вас есть 10 монет. Вы хотите увеличить свой капитал в два раза, испытав заодно свою судьбу. Играя с маклером, вы делаете ставку и бросаете монету. Если выпадет «орел», маклер выдает вам сумму вашей ставки, в противном случае вы ему отдаете эту сумму. Ставка может быть от 1 до 10 монет. Вы можете назначить самую большую ставку в 10 монет, и тогда за один бросок выяснится, «сорвали» вы банк или, наоборот, обанкротились. Опытные игроки действуют более осторожно, начиная с маленькой ставки. Удвоение начального капитала или банкротство приводит к незамедлительному прекращению этого сеанса игры и расчету. Игра может продолжиться по вашему усмотрению.

Цель моделирования

Варьируя ставки в данной игре, выяснить, какая тактика чаще приводит к результату (положительному или отрицательному).

Предупредить излишне азартных игроков о невозможности обогащения за счет азартных игр и о степени связанного с ними риска.

Анализ объекта

Здесь моделируется игра. Игра — это процесс, в котором участвуют три объекта: игрок, маклер и «его величество» случай, который в данной игре представлен монетой. Игрок обладает начальным капиталом, который в дальнейшем увеличивается или уменьшается. Другой параметр игрока — величина ставки. Маклер определяет проигрыш или выигрыш игрока, выплачивает выигрыш. Параметром монеты является результат броска — «орел» или «решка». Случай характеризуется угадыванием того, на какую сторону ляжет монета, и имеет два значения — «угадал» (1) или «не угадал» (0). При этом вероятность выпадения той или иной стороны «половина на половину».

Задание

Разработать проект в Delphi, в котором реализуется описанная модель.