2. Метод Неймана
Для моделирования случайных величин, возможные значения которых не выходят за пределы некоторого ограниченного интервала
(случайные величины с усеченными законами распределения), а также случайных величин, законы распределения которых можно аппроксимировать усеченными, достаточно универсальным является метод Неймана [103], состоящий в следующем.
![](/archive/arch.php?path=../htm/book_dm/files.book&file=dm_7.files/image002.jpg)
Рис. 1.2
Из датчика равномерно распределенных в интервале (0, 1) случайных чисел независимо выбираются пары чисел
, из которых формируются преобразованные пары
,
, где
— интервал возможных значений случайной величины
с заданной функцией плотности
;
— максимальное значение функции
. В качестве реализации случайной величины берется число
из тех пар
,
которых выполняется неравенство
. (1.8)
Пары, не удовлетворяющие неравенству (1.8), выбрасываются.
Нетрудно убедиться в справедливости такого метода моделирования случайных величин. Действительно, пары случайных чисел
,
можно рассматривать как координаты случайных точек плоскости, равномерно распределенных вдоль осей
и
внутри прямоугольника
(рис. 1.2). Пары
,
, удовлетворяющие условию (1.8), — это координаты случайных точек плоскости, равномерно распределенных вдоль осей
и
внутри той части прямоугольника
, которая расположена под кривой
. Вероятность того, что случайная точка плоскости, находящаяся под кривой
, окажется в элементарной полосе с основанием
, очевидно, пропорциональна
, а вероятность попадания точки под кривую
по условию равна единице, что и требуется.