GPSS Функции. Моделирование случайных величин.

На видео разобраны способы перехода блоком TRANSFER (СИМ GPSS). Предложен вариант записи вероятностного перхода в виде функции. Рассмотрены примененияе равномерного закона распределения в блоках ADVANCE. Рассмотрено создание дискретных и непрерывных функций распределения. Разобран блок RMULT для задания начальных значений генераторов псевдослучайных чисел в СИМ GPSS
Ключевые выводы
📊 Анализируя статистику сгенерированных транзакций, можно наблюдать за распределением и частотой транзакций, попадающих на разные метки, что дает представление о поведении системы.
🎲 Функции GPSS позволяют генерировать псевдослучайные числа с дискретным или непрерывным распределением, обеспечивая гибкость при моделировании случайных событий.
🎲 Изменение начального значения генератора случайных чисел может изменить вероятности и исходы в программе.
📈 Разброс дисперсии в среднем по времени увеличивается, в результате чего наша оценка отклоняется от наших ожиданий.
📊 Установив непрерывное значение, мы можем создать прямую линию, соединяющую две точки, что позволяет более точно моделировать случайные величины.
📊 Обсуждаемая функция представляет собой экспоненциальный закон распределения, который можно визуализировать с помощью графика с соответствующими точками.

[@DeepFreezingIsaac]

Спасибо, помогло понять!

[@akernel2573]

Я обязательно пересдам....

[@МатвейЧурсин-м8ъ]

теперь то хватит на 3?

[@fakeassistantprofessor]

Не хватает цепи парности и если все предыдущее понятно - то, наверное хватит, завтра узнаем).

[@ИванИванов-б6ч9п]

Здравствуйте, очень интнресны ваши ролики, хотелось бы пообщаться с вами. Это возможно?

[@fakeassistantprofessor]

Здравствуйте! Возможно. @kalengul