Page 44 - 2579

кумулятивний розподіл F (за визначенням F(r i) = Р
(r i- < r)), задовольняє співвідношенням:

 r якщо 0  r i  ,1  ,i

F (r )   , 0 якщо r  ,0  ,i
i i
 , 1 якщо r  ,1  ,i
 i

Слід зауважити, що теоретично ці випадкові
числа повинні бути вибірковими значеннями
неперервної величини з функцією щільності,
визначеною таким чином:

,1 для всіх 0 r 1
r f(  )  i
 , 0 для всіх інших значень

Насправді ж під час комп'ютерного
моделювання використовуються тільки дискретні
значення, в яких після десяткової коми є фіксована
кількість десяткових знаків.
2 Випадкові числа r 1, r 2, ..., r n є незалежними,
якщо їх сумісний кумулятивний розподіл G
можна подати як добуток окремих функцій
розподілу:

G (r ,r ,..., r )  F    ...FrFr  ,r
1 2 n 1 1 2 2 n n

або, враховуючи, що n випадкових чисел мають
однакові розподіли, можна записати:

G( r , r ,..., r )  F     FrFr ...  r .
1 2 n 1 2 n

38