Random функции по Эрланговский поток, Пауссора (см внутри)

[fufel]

Добрый день, мне надо реализовать на языке программирование random функции по Эрланговский потоку, Пуассоновскому потоку, Нормальное распределение и Экспонециальному распределению.
В учебнику вроде пошагово и опасно но так формулами загроможденно что не чего не понятно.
Попробуйте помочь или показать алкоритм этих функций. Очень прошу.

[profrotter]

Нелишним будет уточнить на каком языке программирования вы собираетесь писать программу.
В справочнике по этому языку найдите подпрограмму формирования псевдослучайных (ПС)-чисел. Обычно разработчиками среды программирования закладывается возможность формировать равномерно-распределённые на некотором интервале$[0,\Delta]$ ПС-числа. Математическое ожидание формируемой случайной величины $m_0=\frac {\Delta} 2$, дисперсия $\sigma^2_0=\frac {\Delta^2} {12}$.
Начните с простого: сформируйте нормальную случайную величину. Для этого, используя стандартную подпрограмму плучите $N>25$ ПС-чисел $x_0,...,x_{N-1}$ (чем больше значение $N$ - тем точнее результат). Нормально-распределённое ПС-число: $y=x_0+x_1+...+x_{N-1}$, имеет математическое ожидание, равное сумме математических ожиданий слагаемых: $m=Nm_0$, дисперсия (в предположении независимости слагаемых) равна сумме дисперсий $\sigma^2\approx N\sigma^2_0$. Нормально распределённое ПС-число с единичной десперсией и нулевым математическим ожиданием: $z=\frac {y-m} {\sigma}$.
Обычно при формировании ПС-величин с заданным распределением оказываются заданными и параметры распределения. Пусть в нашем случае задано математическое ожидание $m_r$ и дисперсия $\sigma^2_r$, тогда подпрограмма формирования нормально-распределённых ПС-чисел должна возвратить: $r=z\sigma_r + m_r$.
После программирования следует выполнить тестирование, включающее и построение гистограммы - необходимо убедится, что формируется нормально-распределённое ПС-число.
Алгоритм:
1. Вход в подпрограмму, принять данные $\sigma_r^2; m_r$
2. Задать $N,\Delta$, рассчитать $m_0=\frac {\Delta} 2;\sigma^2_0=\frac {\Delta^2} {12};m=Nm_0;\sigma^2\approx N\sigma^2_0$ (эти данные не будут изменяться при различных вызовах подпрограммы)
3. Получить $x_0,...,x_{N-1}$
4. $y=x_0+x_1+...+x_{N-1}$
5. $z=\frac {y-m} {\sigma}$.
6. Вернуть результат $r=z\sigma_r + m_r$
Когда сделаете - покажите код и гистограмму.

[fufel]

Добрый день.
Вроде мне удалось реализовать все распределения кроме Пуассоновского потока.
Проблема в том что функция Пуассона выдаёт не больше 0.7 при лямде=0.2
а надо чтобы выдавала больше, или я чтото нетак понел.
Снизу прикрепляю файл с методички и с заданием.

Вот сылки на файлы.
http://files.inbox.lv/ticket/b2db573913ec9f740f46fb1fbe31dcc44d3ba2ef/1.pdf
http://files.inbox.lv/ticket/f9badae85de6be8ab2a2175a6b8f5f25c7e66980/2.pdf
http://files.inbox.lv/ticket/99f526cca07ef14db9643db049eceb0018fefd78/zadanie+Puasson.jpg

[fufel]

Всё разобрался.
Тему можно закрывать, а точнее удолять чтобы не мусорить на форуме )))