From 55c0cea5eec88cd8a23de259575969091b7b416f Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: bogachev-pa Date: Mon, 6 Oct 2014 11:47:49 +0400 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=D1=81++=20->=20cpp=20=D0=B2=20code=20class=20?= =?UTF-8?q?=D1=81=D0=BF=D1=80=D0=B0=D0=B2=D0=BA=D0=B8?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- .../help/rdo_lang_rus/html/rdo_theory/rdo_theory_estimation.htm | 2 +- .../help/rdo_lang_rus/html/rdo_theory/rdo_theory_principles.htm | 2 +- .../rdo_lang_rus/html/rdo_theory/rdo_theory_seq_inverse.htm | 2 +- 3 files changed, 3 insertions(+), 3 deletions(-) diff --git a/app/rdo_studio/help/rdo_lang_rus/html/rdo_theory/rdo_theory_estimation.htm b/app/rdo_studio/help/rdo_lang_rus/html/rdo_theory/rdo_theory_estimation.htm index e42bda818..e9fb2b2d3 100644 --- a/app/rdo_studio/help/rdo_lang_rus/html/rdo_theory/rdo_theory_estimation.htm +++ b/app/rdo_studio/help/rdo_lang_rus/html/rdo_theory/rdo_theory_estimation.htm @@ -14,7 +14,7 @@

ОЦЕНКА КАЧЕСТВА РАСПРЕДЕЛЕНИЯ

Одним из простейших методов оценки является графический. В данном методе строится, например, гистограмма распределения элементов полученной последовательности, и зрительно оценивается её соответствие ожидаемому распределению.

В качестве примера будет проведена оценка качества генератора псевдослучайного экспоненциального распределения с интенсивностью 1, базовое распределение для которого было получено в разделе "Принципы генерации псевдослучайных чисел", а преобразование к экспоненциальному выполнено в разделе "Метод обратного преобразования".

Полный код генератора приведен ниже.

- 
#include <iostream>
+		
#include <iostream>
 #include <climits>
 #include <cmath>
 
diff --git a/app/rdo_studio/help/rdo_lang_rus/html/rdo_theory/rdo_theory_principles.htm b/app/rdo_studio/help/rdo_lang_rus/html/rdo_theory/rdo_theory_principles.htm
index d5105cd5d..b3e216c25 100644
--- a/app/rdo_studio/help/rdo_lang_rus/html/rdo_theory/rdo_theory_principles.htm
+++ b/app/rdo_studio/help/rdo_lang_rus/html/rdo_theory/rdo_theory_principles.htm
@@ -22,7 +22,7 @@ 
ГЕНЕРАЦИЯ ПСЕВДОСЛУЧАЙНЫХ ЧИСЕЛ

 		
Генерация псевдослучайных чисел будет рассмотрена на примере базового равномерного распределения. Базовое равномерное распределение представляет собой равномерное распределение на интервале от 0 до 1. Данное распределение используется как основа для получения распределений по другим законам.

 		
Одним из простейших алгоритмов генерации псевдослучайных чисел является линейный конгруэнтный метод. Суть заключается в том, что база генератора все время растет и переполняет память, которая ограничена, например, 8 байтами. Лишнее отбрасывается.

 		
Ниже приведен программы на языке C++, которая выводит на экран первые 100 чисел базового равномерного распределения с базой 123456789.

-		
#include <iostream>
+		
#include <iostream>
 #include <climits>
 
 static const unsigned int seed_init = 123456789;
diff --git a/app/rdo_studio/help/rdo_lang_rus/html/rdo_theory/rdo_theory_seq_inverse.htm b/app/rdo_studio/help/rdo_lang_rus/html/rdo_theory/rdo_theory_seq_inverse.htm
index f0b95961b..ef2862670 100644
--- a/app/rdo_studio/help/rdo_lang_rus/html/rdo_theory/rdo_theory_seq_inverse.htm
+++ b/app/rdo_studio/help/rdo_lang_rus/html/rdo_theory/rdo_theory_seq_inverse.htm
@@ -24,7 +24,7 @@ 
МЕТОД ОБРАТНОГО ПРЕОБРАЗОВАНИЯ

 		
Теперь форма распределения приводится к необходимому виду масштабированием и/или смещением:

 		
	F_inv = -(factor / lambda) * ln(1 - base_uniform())


 		
Ниже приведен пример функции на языке C++, выполняющей данные преобразования.

-		
static double exp_distr(double lambda, double factor)
+		
static double exp_distr(double lambda, double factor)
 {
 	return -1 * log(1 - base_uniform()) / lambda * factor;
 }