36216

Простейший поток и его свойства. Модель простейшего потока

Доклад

Математика и математический анализ

Модель простейшего потока. Свойства ординарного потока. Тогда для любого случайного потока имеем равенство как сумма вероятностей полной группы событий. Для ординарного же потока имеем.

Русский

2013-09-21

61 KB

31 чел.

Простейший поток и его свойства. Модель простейшего потока.

Простейший поток

Случайный поток. Случайный потокпоследовательность некоторых случайных событий. Поток называется однородным, если он характеризуется только моментами наступления этих событий t1, … tn, … Однородный случайный поток называется простейшим, если он обладает свойствами стационарности, ординарности и отсутствия последействия.

Стационарность означает, что вероятность наступления случайного события за интервал времени Т зависит только от величины Т и не зависит от положения этого интервала на временной оси. Иными словами, вероятность события , где t – момент наступления случайного события, зависит только от Т и не зависит от . Например, рассмотрим случайный поток, в котором событием является звонок на коммутатор телефонной станции. Ясно, что частота звонков будет различной в дневное и ночное время. Это означает, что такой поток не является стационарным. Многочисленные наблюдения различных явлений показали, что стационарные потоки наблюдаются не так часто, однако, если рассматривать явления в сравнительно ограниченные промежутки времени (отдельно дневные, вечерние и ночные часы для телефонной станции), то предположение стационарности может служить удовлетворительным первым приближением.

Ординарность означает, что вероятность наступления более одного события за малый промежуток времени h практически равна нулю. Более строго:

Предположение ординарности во многих случаях нарушается. Известно, например, что в магазины и билетные кассы обращаются сразу группами, в порт под разгрузку поступают караваны судов и т.д.

Отсутствие последействия означает, что вероятность наступления случайного события в любой момент времени не зависит от числа наступлений этого события до того. Иными словами, события  и  независимы. В теории вероятностей случайные процессы с отсутствием последействия (процессы без памяти) называются Марковскими случайными процессами. Гипотеза отсутствия последействия также во многих случаях недостаточно обоснована. Скажем, один телефонный звонок может повлечь за собой большое число звонков к другим абонентам. Иными словами, процесс может развиваться по принципу цепной реакции.

Несмотря на то, что три условия, определяющих простейший поток, как правило, не выполняются в полной мере, они могут служить хорошим отправным пунктом для изучения реальных потоков.

Свойства ординарного потока. Обозначим Pk(t1, t2) – вероятность того, что на отрезке [t1, t2] произойдет ровно k событий; P>k(t1, t2) – вероятность того, что на отрезке [t1, t2] произойдет более k событий. Тогда для любого случайного потока имеем равенство

P0(t, t + h) + P1(t, t + h) + P>1(t, t + h) = 1,

как сумма вероятностей полной группы событий. Для ординарного же потока имеем:

P0(t, t + h) + P1(t, t + h) = 1 + о(h);   P>1(t, t + h) = o(h)               (3.1)

– первое свойство.

Теперь найдем математическое ожидание числа событий, наступающих на отрезке [t, t + h]. Получим

М t, h[k] = 0P0(t, t + h) + 1P1(t, t + h) + o(h) = P1(t, t + h) + o(h)    (3.2)

– второе свойство.

Рассмотрим предел отношения М t, h[k] / h. Если этот предел существует, то он называется интенсивностью потока и обозначается (t). Интенсивность потока может быть любой неотрицательной функцией времени, имеющей размерность 1/сек (для стационарного потока (t) = = const). Тогда по свойству предела

P1(t, t + h) = (t) h + o(h)                                         (3.3)

– третье свойство.

Модель простейшего потока. Определим вероятность того, что на промежутке [0, t + h] произойдет ровно k случайных событий. Это может осуществиться k + 1способами:

1) за промежуток [0, t] наступят все k событий, а за [t, t + h] – ни одного;

2) за промежуток [0, t] наступят  k – 1 событий, а за [t, t + h] – одно;

…….

k + 1) за промежуток [0, t] не наступит ни одного события, а за [t, t + h] – все k.

Отсюда по формуле полной вероятности получаем:

.

Обозначим  и оценим эту сумму с учетом того, что все вероятности меньше единицы. Имеем

.

Согласно первому свойству ординарного потока правя часть полученного выражения равна о(h). В результате получаем

Pk(0, t + h) = Pk(0, t) P0(t, t + h) + Pk–1(0, t) P1(t, t + h) + o(h).             (3.4)

В этом равенстве в силу 3-свойства  P1(t, t + h) = (t) h + o(h). Кроме того

P0(t, t + h) = 1 – P1(t, t + h) – P>1(t, t + h) = 1 – (t) h + o(h).               (3.5)

Следовательно, равенство (4) для стационарного потока примет вид:

Pk(0, t + h) = Pk(0, t) (1 –  h) + Pk–1(0, t)  h + o(h),

из которого следует, что

.

В силу стационарности потока можно для краткости обозначить P(0, t) = P(t). Перейдя в полученном выражении к пределу при h  0, получим уравнение

,                                       (3.6)

в котором k  1. Добавим к системе (6) еще одно уравнение относительно P0(t). Имеем P0(t + h) = P0(t) P0(h). На основании уже проделанных выкладок это равенство можно заменить на эквивалентное ему:

P0(t + h) = P0(t)(1 –  h) + o(h),

а перейдя к пределу при h  0,  получим уравнение

,                                               (3.7)

Бесконечная система уравнений (6) – (7) представляет собой модель простейшего потока. Напомним, что Pk(0, t) = Pk(t) – вероятность того, что на промежутке [0, t] произошло ровно k случайных событий.

Решим полученную систему. Уравнение (7) легко решается непосредственно: P0(t) = Cet. Воспользовавшись очевидным начальным условием      P0(0) = 1, получим

P0(t) = et.                                                    (3.8)

Для решения уравнения относительно P1(t) воспользуемся известной формулой для линейного дифференциального уравнения 1-го порядка. Уравнение вида у + a(t) y = f(t) имеет общее решение:

.

Подставим (8) вместо Рk–1(t) при k = 1 в (6). Получим линейное уравнение , которое при начальном условии Р(0) = 0, имеет решение

.                                        (3.9)

По индукции легко показать, что при любом k  0 система (6) – (7) имеет решение вида

.                                           (3.10)

Свойства простейшего потока. Простейший поток обладает двумя  важными свойствами.

1. Свойство аддитивности, которое формулируется так: сумма простейших потоков с интенсивностями 1 и 2 снова является простейшим потоком с интенсивностью 1 + 2. Например, если заявки от двух разных независимых источников представляют собой простейшие потоки, и оба поступают на общий вход системы, то общий поток заявок, поступающих на вход равен сумме этих потоков.

2. Теорема 3.1. Для простейшего потока распределение длительности ожидания очередного события не зависит от того, сколько времени это событие уже ожидается.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

28548. Режим ECB 31 KB
  ECBрежим идеален для небольшого количества данных например для шифрования ключа сессии. Режим шифрования Электронная Кодовая Книга ECB Под режимом шифрования здесь понимается такой алгоритм применения блочного шифра который при отправке сообщения позволяет преобразовывать открытый текст в шифротекст а после передачи этого шифротекста по открытому каналу позволяет однозначно восстановить первоначальный открытый текст. Как видно из определения сам блочный шифр теперь является лишь частью другого алгоритма алгоритма режима шифрования....
28549. Режим CBC 39 KB
  Дешифрование в режиме СВС Для получения первого блока зашифрованного сообщения используется инициализационный вектор IV для которого выполняется операция XOR с первым блоком незашифрованного сообщения. В режиме CBC при зашифровании каждая итерация алгоритма зависит от результата предыдущей итерации поэтому зашифрование сообщения не поддаётся расспараллеливанию. Однако расшифрование когда весь шифротекст уже получен можно выполнять параллельно и независимо для всех блоков сообщения см. Это дает значительный выигрыш во времени при...
28550. Режим CFB 66.5 KB
  Как и в режиме CBC здесь используется операция XOR для предыдущего блока зашифрованного текста и следующего блока незашифрованного текста. Таким образом любой блок зашифрованного текста является функцией от всего предыдущего незашифрованного текста. Для левых J битов выхода алгоритма выполняется операция XOR с первыми J битами незашифрованного текста Р1 для получения первого блока зашифрованного текста С1. При дешифровании используется аналогичная схема за исключением того что для блока получаемого зашифрованного текста выполняется...
28551. Режим шифрования с обратной связью по выходу (OFB) 52.55 KB
  Разница заключается в том что выход алгоритма в режиме OFB подается обратно в регистр тогда как в режиме CFB в регистр подается результат применения операции XOR к незашифрованному блоку и результату алгоритма см. Шифрование в режиме OFB Основное преимущество режима OFB состоит в том что если при передаче произошла ошибка то она не распространяется на следующие зашифрованные блоки и тем самым сохраняется возможность дешифрования последующих блоков. Дешифрование в режиме OFB Недостаток режима OFB заключается в том что он более уязвим к...
28552. Симметричные методы шифрования DES 63.46 KB
  Функция перестановки одна и та же для каждого раунда но подключи Ki для каждого раунда получаются разные вследствие повторяющегося сдвига битов ключа. Последовательность преобразований отдельного раунда Теперь рассмотрим последовательность преобразований используемую на каждом раунде. Создание подключей Ключ для отдельного раунда Ki состоит из 48 битов. На каждом раунде Ci и Di независимо циклически сдвигаются влево на 1 или 2 бита в зависимости от номера раунда.
28553. Примеры современных шифров проблема последнего блока DES 26.44 KB
  Альтернативой DES можно считать тройной DES IDEA а также алгоритм Rijndael принятый в качестве нового стандарта на алгоритмы симметричного шифрования. Также без ответа пока остается вопрос возможен ли криптоанализ с использованием существующих характеристик алгоритма DES. Алгоритм тройной DES В настоящее время основным недостатком DES считается маленькая длина ключа поэтому уже давно начали разрабатываться различные альтернативы этому алгоритму шифрования.
28554. Распределение ключей. Использование базовых ключей 13.15 KB
  Он заключается в доставке абоненту сети связи не полного комплекта ключей для связи со всеми другими абонентами а некоторой универсальной заготовки уникальной для каждого абонента по которой он может вычислить необходимый ему ключ. Пусть в сети связи действуют N абонентов занумеруем их от 0 до N1 и поставим каждому абоненту уникальный открытый идентификатор Yi из некоторого множества Y открытый в смысле общеизвестный. Генерация ключей для абонентов сети связи заключается в выработке N секретных ключей Xi из некоторого множества X....
28555. Использование маркантов или производных ключей 15.1 KB
  Заключается в использовании для шифрования не непосредственно ключей хранимых у абонентов а некоторых производных ключей из них получаемых. Заключается в использовании вместо ключа K двоичного вектора S полученного побитным суммированием K и случайного двоичного вектора M называемого маркантом при этом маркант передается в открытом виде отправителем получателю. Действительно использование одного и того же ключа но разных маркантов не снижает стойкости шифра. Однако этот метод обладает одним недостатком восстановление одного...