INFOÉRA 2006 Véletlenszámok

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
Budapest, október 26. MLSZ Játékvezetői Bizottság.
Advertisements

Közművelődési szakmai továbbképzések, helyük a felnőttképzés rendszerében; az akkreditáció folyamata A közösségi művelődés felnőttképzési feladata Nemzeti.
A képzett szakemberekért SZMBK KERETRENDSZER 2.1. előadás.
 Alap tudnivalók Alap tudnivalók  Az If és a While folyamatábrák Az If és a While folyamatábrák  Probléma Probléma  A while ciklus (általános alak,
„ Tágas városom kis lakásra cserélem” Hajléktalanok önálló lakhatásának elősegítése, munkaerő-piaci integrációjának megalapozása TÁMOP /
Vetésforgó tervezése és kivitelezése. Vetésforgó Vetésterv növényi sorrend kialakításához őszi búza250 ha őszi árpa50 ha lucerna ebből új telepítés 300.
Forrás: Reiter István C_Sharp programozás lépésről lépésre (frissített tartalommal )
tananyag =előadások és gyakorlatok anyaga (írott és elmondott is)
Valószínűségi kísérletek
Leíró statisztika Becslés
Becslés gyakorlat november 3.
Komplex természettudomány 9.évfolyam
AZ ÁTVITELI CSATORNA.
Beck Róbert Fizikus PhD hallgató
INFOÉRA 2006 Nagypontosságú aritmetika III.
Iskolaérettség.
Kockázat és megbízhatóság
LabVIEW bevezetéstől a feszültség-áram karakterisztikáig Vida Andrea
Downstream Power Back Off (DPBO)
Kockázat és megbízhatóság
Kockázat és megbízhatóság
Rendszerező összefoglalás
SZAKISKOLAI FEJLESZTÉSI PROGRAM
Lexikális elemző: lex (flex)
Szerkesztőléc Aktív cella oszlopmutató sormutató munkalap munkafüzet.
Kvantitatív módszerek
Hipotézisvizsgálat.
Tájékoztató a évi OSAP teljesüléséről
Piaci kockázat tőkekövetelménye
Geostatisztika prof. Geresdi István szoba szám: E537.
Tartalékolás 1.
VÁRATLAN MŰSZAKI ESEMÉNYEK
Sokszögek modul Pitagórasz Hippokratész Sztoikheia Thalész Euklidesz
Varianciaanalízis- ANOVA (Analyze Of VAriance)
Downstream Power Back Off (DPBO)
INFOÉRA Szimuláció Juhász István-Zsakó László: Informatikai képzések a ELTE-n.
Közigazgatási alapvizsga a Probono rendszerben
Kvantitatív módszerek
Business Mathematics
Grosz imre f. doc. Kombinációs hálózatok /43 kép
Regressziós modellek Regressziószámítás.
Kóbor Ervin, 10. hét Programozási alapismeretek
Sztochasztikus kapcsolatok I. Asszociáció
Kalickás forgórészű aszinkronmotor csillag-delta indítása
AVL fák.
INFOÉRA Zsakó László Informatikai tanárszak problémái ELTE Informatikai Kar Juhász István-Zsakó László: Informatikai.
3. előadás.
Kutatási alapok és kutatási folyamat
Alkalmazott statisztikai alapok
Matematikai Analízis elemei
Matematika I. BGRMA1GNNC BGRMA1GNNB 8. előadás.
Vasbeton falvasalás megadása és ellenőrzése EC2 szerint
A valószínűségszámítás alapfogalmai
Dr. Varga Beatrix egyetemi docens
Valós számok Def. Egy algebrai struktúra rendezett test, ha test és rendezett integritási tartomány. Def. Egy (T; +,  ;  ) rendezett test felső határ.
A területi koncentráció mérése: Hirschman–Herfindahl index
Matematika II. 5. előadás Geodézia szakmérnöki szak 2015/2016. tanév
Műveletek, függvények és tulajdonságaik Mátrix struktúrák:
Családi vállalkozások
Lorenz-görbe dr. Jeney László egyetemi adjunktus
Készítette: Kiss Kinga
Dr. Krisztián erika – megyei tisztifőorvos
3. előadás.
A geometriai transzformációk
Várhatóérték, szórás
Algoritmusok.
Hagyományos megjelenítés
FÜGGVÉNYEK ÉS GRAFIKONJUK
Algoritmizálás és adatmodellezés tanítása
Intuitív szakértői módszerek
Előadás másolata:

INFOÉRA 2006 Véletlenszámok 2006.11.18 Véletlenszámok Juhász István-Zsakó László: Informatikai képzések a ELTE-n

Zsakó László: Véletlenszámok INFOÉRA 2006 2006.11.18 Véletlenszámok Valószínűség-számítási alapfogalmak: Esemény, elemi esemény Gyakoriság, relatív gyakoriság, valószínűség Eloszlás, eloszlásfüggvény, sűrűségfügg-vény, függetlenség Várható érték, szórásnégyzet 2018.06.25. 22:38 Zsakó László: Véletlenszámok Juhász István-Zsakó László: Informatikai képzések a ELTE-n 2

Zsakó László: Véletlenszámok INFOÉRA 2006 2006.11.18 Véletlenszámok Követelmények: minden lehetséges kimenetele előbb-utóbb bekövetkezzen az előzőekből ne lehessen következtetni a következőre szokásos problémái: periodikus, illetve elfajulhat 2018.06.25. 22:38 Zsakó László: Véletlenszámok Juhász István-Zsakó László: Informatikai képzések a ELTE-n 3

Zsakó László: Véletlenszámok INFOÉRA 2006 2006.11.18 Véletlenszámok Megvalósítás: V0 kezdőszám választása Vn+1 :=f(Vn) 0≤Vi<M egész számok kezdőszám ne legyen megismételhető – belső óra használata miért nem jó az óra általában véletlenszám készítésre? 2018.06.25. 22:38 Zsakó László: Véletlenszámok Juhász István-Zsakó László: Informatikai képzések a ELTE-n 4

Véletlenszám előállítási módszerek INFOÉRA 2006 2006.11.18 Véletlenszám előállítási módszerek Négyzetközép módszer v0 :=tetszőleges K jegyű egész szám vn+1:=vn*vn középső k számjegye Szorzatközép módszer vn+1:=A*vn+B középső k számjegye 2018.06.25. 22:38 Zsakó László: Véletlenszámok Juhász István-Zsakó László: Informatikai képzések a ELTE-n 5

Véletlenszám előállítási módszerek INFOÉRA 2006 2006.11.18 Véletlenszám előállítási módszerek Szorzatközép módszer Program: Be: R0; A:=11; B:=53 Ciklus amíg szükséges Ki: R0 R:=egészrész((R0*A+B)/10) R0:=R-100*egészrész(R/100) Ciklus vége Program vége. Ha pl. R0=73, akkor ezt kapjuk: 73, 85, 98, 13, 19, 26, 33, 41, 50, 60, 71, 83, 96, 10, 16, 22, 29, 37, 46, 55, 65, 76, 88, 2, 7, 13, 19... 2018.06.25. 22:38 Zsakó László: Véletlenszámok Juhász István-Zsakó László: Informatikai képzések a ELTE-n 6

Véletlenszám előállítási módszerek INFOÉRA 2006 2006.11.18 Véletlenszám előállítási módszerek Lineáris kongruencia módszer v0 :=tetszőleges egész szám vn+1:=(a*vn+c) mod m Állítás: Ha m=2k, a=4*x+1, (c,m)=1 (és m prímosztói a–1-nek is prímosztói) , akkor m lesz a periódushossz 2018.06.25. 22:38 Zsakó László: Véletlenszámok Juhász István-Zsakó László: Informatikai képzések a ELTE-n 7

Véletlenszám előállítási módszerek INFOÉRA 2006 2006.11.18 Véletlenszám előállítási módszerek Nemlineáris kongruencia módszer vn+1:=f(vn) mod m képletben f nemlineáris függvény, vn+1:=f(vn...vn-k) mod m képletben f több korábbi értéktől függ, … 2018.06.25. 22:38 Zsakó László: Véletlenszámok Juhász István-Zsakó László: Informatikai képzések a ELTE-n 8

Véletlenszám előállítási módszerek INFOÉRA 2006 2006.11.18 Véletlenszám előállítási módszerek Megjósolhatóság kérdése v0 :=nem ismert a,c nem ismert m nem ismert? xi:=vi/m valós szám! ha 0≤vi<m, akkor 0≤xi<1! 2018.06.25. 22:38 Zsakó László: Véletlenszámok Juhász István-Zsakó László: Informatikai képzések a ELTE-n 9

Véletlenszám előállítási módszerek INFOÉRA 2006 2006.11.18 Véletlenszám előállítási módszerek Kombinált módszerek soros kapcsolás párhuzamos kapcsolás visszacsatolásos kapcsolás 2018.06.25. 22:38 Zsakó László: Véletlenszámok Juhász István-Zsakó László: Informatikai képzések a ELTE-n 10

Véletlenszám előállítási módszerek INFOÉRA 2006 2006.11.18 Véletlenszám előállítási módszerek Kombinált módszerek Az f függvény megvalósítási lehetőségei speciális művelet (pl. bitenkénti kizáró vagy) a 2 véletlenszám között zavarás keverés egyik a másik számaiból választ egyik a másik véletlen tagjait helyettesíti … 2018.06.25. 22:38 Zsakó László: Véletlenszámok Juhász István-Zsakó László: Informatikai képzések a ELTE-n 11

Véletlenszámok ellenőrzése INFOÉRA 2006 2006.11.18 Véletlenszámok ellenőrzése Mit nevezünk véletlennek 1-egyenletes – a vi véletlenszámok a [0,M) intervallum bármely [a,b) részintervallumá-ba esés valószínűsége csak az intervallum hosszától függ 2-egyenletes – a (vi,vi+1) véletlenszám párok a ([0,M), [0,M)) négyzet bármely ([a,b),[c,d)) résztéglalapjába esés valószínűsége csak a téglalap területétől függ K-egyenletes – … ∞-egyenletes – minden K-ra K-egyenletes 2018.06.25. 22:38 Zsakó László: Véletlenszámok Juhász István-Zsakó László: Informatikai képzések a ELTE-n 12

Véletlenszámok ellenőrzése INFOÉRA 2006 2006.11.18 Véletlenszámok ellenőrzése Módszerek számjegy gyakoriság vizsgálat számjegysorozat gyakoriság vizsgálat számminták gyakorisága kombinációk gyakorisága (póker teszt) futampróba szériavizsgálat 1-, 2-egyenletesség vizsgálat hézagpróba 2018.06.25. 22:38 Zsakó László: Véletlenszámok Juhász István-Zsakó László: Informatikai képzések a ELTE-n 13

Zsakó László: Programozási alapismeretek M INFOÉRA 2006 2006.11.18 Vége Zsakó László: Programozási alapismeretek M Juhász István-Zsakó László: Informatikai képzések a ELTE-n