Three automatic random variete generation algorithms
Rastsal değişken üreten üç otomatik yöntem
- Tez No: 139356
- Danışmanlar: DOÇ. DR. WOLFGANG HÖRMANN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2003
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 70
Özet
IV ÖZET RASTSAL DEĞİŞKEN ÜRETEN UÇ OTOMATİK YÖNTEM Rastsal değişken üretimi, istenen herhangi bir dağılım üzerinden rastsal değişkenler elde etme sürecidir. Otomatik evrensel rastsal değişken üretme algoritmaları geniş dağılım sınıfları için çalışabildiğinden dolayı çok faydalıdırlar. Ancak buna rağmen literatürde az bilinmektedirler ve standart kütüphanelerde bulunmamaktadırlar. Bu çalışmanın ana amacı, geniş bir kesintisiz dağılım kitlesi üzerinden rastsal değişkenler elde edebilen, otomatik evrensel algoritmaları araştırmak ve performanslarını kıyaslamaktır. Bu metotların tasarlanma amaçlan hıza ve çok karmaşık olmayan kodlara ulaşabilmektir. Bir nümerik tersine dönme ve dikey şeritler kullanıp Ahrens metodu olarak adlandırılan, reddetme metodunun iki farklı alternatifini kıyaslıyoruz. Tasan noktalannm seçimi, iki Ahrens metodu arasındaki ana farklılıktır: Birbirinden eşit uzaklıkta tasan noktalan kullanarak, değişken üretilmek istenilen aralık her biri eşit genişlikte ufak aralıklara bölünür. Eşit alan metodunda ise, her ufak aralıkta şapka fonksiyonunun altında kalan alan birbirine eşittir. Tüm algoritmalar C programlama dili kullanılarak kodlanmıştır. Algoritmalan test etmek için Ki-Kare (x2) testi uygulanmıştır. Buna ek olarak tüm algoritmalara! hızlan ölçülüp kaydedilmiştir. Testler, her üç algoritma için yaptığımız uygulamalar doğru ve hızlıdırlar. Her üçü de hemen hemen aym hızlara sahiptirler. Tersine dönme yönteminin teorik avantaj lan olduğundan, eğer hesaplanabilir bir artan yoğunluk fonksiyonunu mevcutsa, hızlı nümerik tersine dönme yönteminin kullanılması tavsiye edilir. Aksi halde, hatta daha da hızlı olduğu için, reddetme metoduna dayanan Ahrens metodunun eşit alan versiyonu kullanılabilir.
Özet (Çeviri)
m ABSTRACT THREE AUTOMATIC RANDOM VARIATE GENERATION ALGORITHMS Generating a r andom v ariate i s t he a ctivity o f o btaining a r ealization o f a random variable from a desired distribution. Automatic universal random variate generation algorithms, which work for large classes of distributions, are very useful but contrary to this they are very little known in the literature and they are not included in standard libraries. The main objective of this study is to investigate and compare the performance of fast automatic universal random variate generation algorithms that work for large classes of continuous distributions. The designing goals for these methods are speed and not too complicated codes. We compare a fast variant of numerical inversion and two different alternatives of a rejection method using vertical strips, called Ahrens method. The main difference between the two Ahrens methods is the choice of the design points: Using equidistant design points the domain is divided into equal length subintervals. For the equal area method we have the same area below the hat in all subintervals. The algorithms were coded in the C programming language. For testing the algorithms the chi-square test was performed, hi addition, the speed of all algorithms were measured and recorded. The tests show that our implementations of all three algorithms are correct and fast. All three have about the same speed. As the inversion method has theoretical advantages, if an evaluatable CDF is available, the fast numerical inversion method is suggested to use. If not, the equal area version of the Ahrens method is an even faster alternative based on the rejection method.
Benzer Tezler
- Uyarlamalı süzgeçler
Adaptive filters
RIDVAN AYSEL
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. AHMET H. KAYRAN
- Yük-frekans kontrolunun incelenmesi
Başlık çevirisi yok
CANAN ZOBİ
Yüksek Lisans
Türkçe
1996
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiY.DOÇ.DR. AYŞEN DEMİRÖREN
- A comparative study of nonlinear model predictive control and reinforcement learning for path tracking
Yol izleme için doğrusal olmayan model öngörülü kontrol ve pekiştirmeli öğrenmenin karşılaştırmalı çalışması
GAMZE TÜRKMEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OVSANNA SETA ESTRADA
- IEEE 1149.1 standardı kullanarak test edilebilir lojik devre tasarımı
Testable lojik circit design by using IEEE 1149.1 standard
A.BETÜL TUNCER
Yüksek Lisans
Türkçe
1992
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. AHMET DERVİŞOĞLU