实验目的 学习计算机模拟的基本过程与方法。 1、模拟的概念。 2、产生随机数的计算机命令。 3、计算机模拟实例。 4、实验作业

一.到达的规律 现实中有许多服务系统，其顾客的到达具有下述特征： （1）无后效性：任一时段的到达数不受前一时段的影响； （2）平稳性：顾客到达是均匀的； （3）稀有性：瞬时内

最小方差无偏估计和有效估计是在某种意义下的最 优估计,两者既有区别又有密切的关系。如果求出 参数θ的一个估计量θ,判别其是否为最小方差无偏 估计或有效估计,显然具有重要的意义。倘若能直 接求出参数θ的最小方差无偏估计或有效估计,则 将更加令人满意,本节将研究这些问题

概率统计是研究随机现象统计规律性的学科。所谓随机现象是指在一定条件下，可能 发生也可能不发生的现象，具有不确定性。而另一类必然现象是指在一定条件下，必然发生 的现象，具有确定性。概率统计试图揭示随机现象的统计规律性，即大量重复试验所呈现出 的内在规律性。随机现象可通过随机试验产生，所谓随机试验就是满足下列条件的试验：

二、寻求估计量的方法 1.矩估计法 2.极大似然法 3.最小二乘法 4.贝叶斯方法 这里我们主要介绍前面两种方法

过去十几年间最优化理论与方法发展十分迅速。最优化方法在 数学上是一种求极值的方法,它是应用数学的一个分支,现在它已 渗透到科学、技术、工程、经济各领域。 实际上人们做任何一件事,不管是分析问题,还是进行综合、 作出决策,都要用一种标准衡量一下是否达到了最优在科学实 验、生产技术改进、工程设计,和在生产计划管理、社会经济问题 中,人们总希望采取种种措施,以便在有限的资源条件下或规定的 约束条件下得到最满意的效果

一次序统计量 设(X,X2…X)是从总体X中抽取的一个样本, 记(x,x2x)为样本的一个观测值,将观测值的各 个分量按由小到大的递增序列重新排列为 x(1)≤x2)≤…≤Xn 当(x,X2,,X)取值为(x,x2,xn)时,定义Xk取 值为x(k=1,2,n),由此得到的(Xxx(2),Xn)称为 样本(X,X2X)的次序统计量

尽管在一般情况下,要确定某个统计量的分布是非常困难的,但在总体服从正态分布时,可以确定某些统计量的分布定理3.1设总体X~N(u,o2),X,X2,X为其样本,则样本均值ⅹ与样本方差S2独立,且有

1907年由俄罗斯数学家马尔可夫（A.Markov）提出， 并由蒙特-卡罗(Mote-Carlo)加以发展。 用于分析随机事件未来发展变化的趋势，即利用某 一变量的现状和动向去预测该变量未来的状态及动 向，以预测未来某特定时期可能发生的变化，以便 采取相应的对策

第六章数学基础:多项式矩阵理论 一些基本概念(6,1,6.2,6.3,6.4,6.5,6.6)多项式: 1多项式多项式矩阵:元为多项式的矩阵 注1:多项式的集合不构成域,是环;因其对乘逆运算不封闭