русс | укр

Языки программирования

ПаскальСиАссемблерJavaMatlabPhpHtmlJavaScriptCSSC#DelphiТурбо Пролог

Компьютерные сетиСистемное программное обеспечениеИнформационные технологииПрограммирование

Все о программировании


Linux Unix Алгоритмические языки Аналоговые и гибридные вычислительные устройства Архитектура микроконтроллеров Введение в разработку распределенных информационных систем Введение в численные методы Дискретная математика Информационное обслуживание пользователей Информация и моделирование в управлении производством Компьютерная графика Математическое и компьютерное моделирование Моделирование Нейрокомпьютеры Проектирование программ диагностики компьютерных систем и сетей Проектирование системных программ Системы счисления Теория статистики Теория оптимизации Уроки AutoCAD 3D Уроки базы данных Access Уроки Orcad Цифровые автоматы Шпаргалки по компьютеру Шпаргалки по программированию Экспертные системы Элементы теории информации

Уравнение Колмогорова, финальные вероятности.


Дата добавления: 2013-12-23; просмотров: 1526; Нарушение авторских прав


Понятие марковского процесса.

Тема: «Введение в теорию массового обслуживания».

Прямой доступ к удаленной памяти.

Прямой доступ к удаленной памяти – это промежуточная форма между моделями передачи сообщений и общей памятью. RDMA – remote direet memory access.

Парадигмы программирования.

1) Парадигма параллельного программирования – это реализация того или иного типа параллелизма, характерного для некоторого класса алгоритмов. Тип параллелизма отражает структуру приложения или структуру данных. В первом случае имеет место функциональный параллелизм (по управлению), во втором – параллелизм по данным.

2) Парадигма распределения задач.

3) «Одна программамножественные данные».

4) Парадигма конвейеризации данных.


 

1. Понятие марковского процесса

2. Уравнение Колмогорова, финальные вероятности

3. Схема гибели и размножения, формула Литтла

4. Задача Эрланга

Случайный процесс, протекающий в системе, называется марковским, если для любого момента времени t0 вероятностные характеристики процесса в будущем зависят только от его состояния в данный момент t0 и не зависят от того, когда и как система пришла в это состояние.

 

 


t<t0 t>t0

 

Прошлое Будущее

t0 (S0)

 

Поток событий – это последовательность однородных событий, следующих одно за другим в случайные моменты времени. Важной характеристикой потока событий является его интенсивность l, то есть среднее число событий, приходящееся на единицу времени. Интенсивность может быть как постоянной, так и переменной, зависящей от времени t.

Для простейшего потока с интенсивностью l интервал t между событиями имеет показательное распределение.

 


l

P(t)=1-e-lt

t>0

 

 

t

Если интервал , то такой интервал называют коротким. В расчетах, связанных с потоками событий, удобно пользоваться понятием элемент вероятности.



Рассмотрим на оси Оt простейший поток с интенсивностью l и произвольно расположенный участок времени dt.

Элементом вероятности называется вероятность попадания на этот участок хотя бы одного события потока. . То есть для простейшего потока элемент вероятности равен интенсивности потока, умноженного на длину элементарного участка. Элемент вероятности из-за отсутствия последействия совершенно не зависит от того, сколько событий и когда появлялись ранее.

 

Пусть имеется 2 узла, причем эти два узла могут находится в следующих состояниях:

· S0 – оба узла исправны

· S1 – 1ый ремонтируется, 2ой исправен

· S2 - 2ой ремонтируется, 1ый исправен

· S3 – оба ремонтируются

 

 

S0
S2
S1
S3

 

 


m1 m2

l1

l2

 

 


l2 l1

m1

m2

 

m - интенсивность ремонта

l - интенсивность ремонта событий

Стрелка, направленная из S0 в S1, означает переход в момент отказа первого узла, а стрелка, направленная обратно, переход в момент окончания ремонта этого узла.

Вероятностью i-ого состояния называется вероятность Pi(t) того, что в момент t система будет находится в состоянии Si. Очевидно, что для любого момента сумма всех вероятностей состояний равна .

Используя граф состояний, можно найти все вероятности состояний Pi(t) как функции времени. Для этого составляются уравнения Колмогорова.

 

Рассмотрим вероятность P0(t), придадим t малое приращение Dt и найдем Po(t+Dt) вероятность того, что в момент t+Dt система будет в состоянии S0. Произойти это может тремя способами:

1) Система была в состоянии S0 и не вышла из него за время Dt

2) Система была в состоянии S1, а за время Dt перешла в состояние S0

3) Система была в состоянии S2, а за время Dt перешла в состояние S0

 

Найдем вероятность первого варианта. Вероятность того, что система была в состоянии S0=P0(t). Суммарный поток событий, выводящий систему из состояния S0 будет равен l1+l2. Значит, вероятность того, что за время Dt система выйдет из состояния S0 равна: (l1+l2) Dt.

Значит вероятность того, что система не выйдет из состояния S0 за время Dt равна: , тогда полная вероятность первого варианта равна

 

Для второго состояния:

 

Для третьего состояния:

 

Складывая вероятности всех вероятностей, получим:

 

 

Перенесем в левую часть и разделим обе части на Dt.

 

Пусть , тогда .

Получаем первое уравнение Колмогорова, аналогично получаются остальные.

Общее правило составления уравнения Колмогорова:

В левой части каждого из них стоит производна вероятности данного состояния, в правой части – сумма произведений вероятностей всех состояний, из которых идут стрелки в данное состояние на интенсивность



<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
Модель общей памяти. | Формула Литтла.


Карта сайта Карта сайта укр


Уроки php mysql Программирование

Онлайн система счисления Калькулятор онлайн обычный Инженерный калькулятор онлайн Замена русских букв на английские для вебмастеров Замена русских букв на английские

Аппаратное и программное обеспечение Графика и компьютерная сфера Интегрированная геоинформационная система Интернет Компьютер Комплектующие компьютера Лекции Методы и средства измерений неэлектрических величин Обслуживание компьютерных и периферийных устройств Операционные системы Параллельное программирование Проектирование электронных средств Периферийные устройства Полезные ресурсы для программистов Программы для программистов Статьи для программистов Cтруктура и организация данных


 


Не нашли то, что искали? Google вам в помощь!

 
 

© life-prog.ru При использовании материалов прямая ссылка на сайт обязательна.

Генерация страницы за: 0.005 сек.