Моделирование непрерывных случайных величин

• Непрерывные случайные величины отличаются от дискретных тем, что для них невозможно определить вероятность попадания в точное значение.  

• Вместо этого, для непрерывных случайных величин используются интервалы, и вероятность попадания в интервал определяется функцией распределения.  

• Метод обратной функции позволяет сгенерировать случайную величину, распределенную по равномерному закону вступления.  

• Для этого, из функции распределения выражается значение случайной величины, которое затем подставляется в генератор случайных чисел.  

• Метод мажорирующей функции позволяет сгенерировать случайную величину, распределенную по любому закону вступления, если известна функция плотности вероятности.  

• Для этого, случайная величина генерируется в интервале от 0 до максимума функции плотности вероятности, и затем сравнивается с критическим значением.  

• Создание класса для работы с равномерно распределенными случайными величинами на интервале от адб.  

• Определение функции нит для вычисления значения по значению икса.  

• Создание класса экспоненциальный шел рандом для работы с экспоненциальным законом распределения.  

• Использование библиотеки масс для вычисления натурального логарифма.  

• Создание класса для нормального закона распределения без отдельной функции для вычисления обратной функции.  

• Использование центральной предельной теоремы для вычисления значения.  

• Создание класса для мажоррирующей функции над экспоненциальным законом распределения.  

• Определение функции для поиска максимального значения функции с заданной точностью.  

• Создание итератора для генерации случайных чисел с использованием созданных классов.  

• Демонстрация работы итератора на примере экспоненциального и нормального законов распределения.