2. Порядок выполнения

1. Построить имитационную модель детерминированного конечного автомата в соответствии с заданным вариантом (табл.3).

2. Разработать тестовый вариант работы автомата.

3. Проверить правильность работы детерминированного конечного автомата в соответствии с тестовым вариантом.

3. Содержание отчета

1. Модель детерминированного конечного автомата.

2. Тестовый вариант работы автомата, представленный в виде таблицы, матрицы и графа.

3. Результаты работы математической модели автомата.

4. Текст программы на языке SciLab.

4. Условия моделирования

Табл.3.

Номер варианта	Тип автомата	Количество входов	Количество состояний	Количество Выходов
11	Мили	3	4	2
1	Мура	3	4	3
17	Мили	2	4	3
2	Автономный	--	8	3
3	Без памяти	12	--	5
4	Мили	3	3	3
5	Мура	3	5	3
6	Автономный	--	6	4
7	Мура	4	4	2
8	Без памяти	10	--	8
9	Мили	2	3	3
10	Мура	5	3	2
12	Мили	4	3	2
13	Без выхода	4	4	--
14	Автономный	--	7	5
15	Мура	2	5	4
16	Мили	2	4	2
18	Мили	3	3	4
19	Мура	5	4	3

Лабораторная работа № 4

Построение генератора случайных чисел с заданным законом распределения

Цель работы – построение и проверка статистических характеристик генератора случайных чисел с заданным законом распределения.

1. Постановка задачи

При организации статистического эксперимента с моделями любого физического облика возникает необходимость искусственного воспроизведения влияющих на работу системы случайных факторов. Для этой цели применяются аппаратно или программно реализуемые генераторы случайных чисел и случайных процессов. Ограничимся сначала рассмотрением наиболее простых и широко используемых вариантов построения генераторов случайных чисел.

Программные генераторы случайных чисел обеспечивают получение только псевдослучайных последовательностей со всеми указанными выше недостатками. Общий принцип построения программных генераторов состоит в том, что на первом этапе имитируется равномерный закон распределения в интервале [0,1], а затем полученная последовательность преобразуется для обеспечения требуемых характеристик.

При построении генератора случайных чисел с заданной плотностью распределения вероятности (ПРВ), может быть использован метод обратных функций. Метод обратных функций, обеспечивающий получение заданного закона распределения, основан на использовании известного результата теории вероятностей: независимо от вида непрерывного закона распределения при известных его ПРВ – и функция распределения вероятностей (ФРВ) –случайная величина распределена по равномерному закону в интервале [0,1] и выполняется соотношение:

.

(4.1)

После построения генератора необходимо проверить правильность обеспечения им заданных статистических характеристик. Для этого необходимо на основе статистического ряда восстановить ПРВ и сравнить ее с теоретической заданной в условии варианта. Кроме того необходимо оценить соответствие полученного закона используя один из критериев согласия.