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1)  pseudo variables
伪变量
2)  complex pseudo- variable
复伪变量
3)  real pseudo-variable
实伪变量
4)  pseudo control variable
伪控制变量
5)  event paseudo-variable
事件伪变量
6)  pseudometric left-invariant
伪度量左不变量
补充资料:伪随机变量


伪随机变量
pseudorandom variables

wel su一J!bianliang伪随机变,(pseudorandom variables)形式上的而非真实的随机变量,它是通过伪随机数产生,并在统计意义上近似服从某种理论概率分布或实验分布的随机变量。在随机系统的研究中,特别是利用计算机研究随机系统时,由于实际随机变量难以得到或代价太高,往往采用伪随机变量来代替。 离散事件系统的特点之一就是具有随机性。模型中描述这种随机性的方法就是采用某种理论概率分布或实验分布来定义有关的变量,从而在仿真时就需产生这些随机变量。 评价伪随机变量产生方法的原则是: (l)准确性即由这种方法产生的伪随机变量在统计意义下应与同分布的实际随机变量具有较高近似程度; (2)快速性即执行产生伪随机变量的程序所花费的时间要少。这是因为任何一次有意义的离散事件系统仿真运行,往往需要产生几万甚至几十万个的伪随机变量,因此,产生伪随机变量的速度极大地影响着仿真执行的效率。 产生伪随机变量最常用的方法有4种,即反变换法、组合法、卷积法及舍选法。 (1)反变换法反变换法是最常用且最直观的方法,它以概率积分变换定理为基础,通过求分布函数的反函数值来确定伪随机变量,因此,它要求分布函数具有封闭形式。 (2)组合法当一个分布函数难以用反变换法产生伪随机变量时,若该分布函数可表示为易于进行反变换的其它类型的分布函数的加权和(权系数和为1),则不直接对该分布函数进行反变换,而伪随机地从其它类型的分布函数中选取一个进行反变换,产生伪随机变量。 (3)卷积法设一随机变量可表示为另一易于进行反变换的若干个独立同分布随机变量之和,则称该随机变量的分布为另一随机变量分布的若干重卷积。卷积法用易于进行反变换的分布函数代替该随机变量的分布函数来产生该伪随机变量,即由易于进行反变换的分布函数独立产生若干个伪随机变量,然后计算该若干个伪随机变量的和,则得到所需的伪随机变量。 (4)舍选法若随机变量的分布函数不具有封闭形式或虽有封闭形式但难于求反变换时,舍选法是经常采用的方法之一。这种方法的基本思想是根据所要产生的伪随机变量的特征选择一个“优化”函数,使该“优化”函数在形状上较接近原分布函数而又易于抽样。由于不是对原分布函数抽样,因而需要判断所产生的伪随机变量是否满足要求(舍选)。舍选效率是舍选法的重要参数,一般应大于0.5。
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参考词条