Aufgaben:Aufgabe 2.7: C-Programme z1 und z2: Unterschied zwischen den Versionen
Aus LNTwww
(11 dazwischenliegende Versionen von 2 Benutzern werden nicht angezeigt) | |||
Zeile 3: | Zeile 3: | ||
}} | }} | ||
− | [[Datei:P_ID122__Sto_A_2_7.png|right|]] | + | [[Datei:P_ID122__Sto_A_2_7.png|right|frame|C-Programme zur Erzeugung <br>diskreter Zufallsgrößen]] |
− | + | Die beiden hier angegebenen C-Programme eignen sich zur Erzeugung diskreter Zufallsgrößen: | |
− | + | * Die Funktion $z1$ erzeugt eine $M$–stufige Zufallsgröße mit dem Wertevorrat $\{0, 1$, ... , $M-1\}$. Die dazugehörigen Wahrscheinlichkeiten werden im Array $\text{p_array}$ mit der Eigenschaft „Float” übergeben. Die Funktion $\text{random()}$ liefert gleichverteilte Float–Zufallsgrößen zwischen $0$ und $1$. | |
− | + | *Eine zweite Funktion $z2$ (Quelltext siehe unten) liefert eine spezielle Wahrscheinlichkeitsverteilung, die durch die beiden Parameter $I$ und $p$ festgelegt ist. Dieses geschieht unter Verwendung der Funktion $z1$. | |
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | : | + | |
− | + | Hinweise: | |
+ | *Die Aufgabe gehört zum Kapitel [[Stochastische_Signaltheorie/Erzeugung_von_diskreten_Zufallsgrößen|Erzeugung von diskreten Zufallsgrößen]]. | ||
+ | *Insbesondere wird auf die Seite [[Stochastische_Signaltheorie/Erzeugung_von_diskreten_Zufallsgrößen#Erzeugung_mehrstufiger_Zufallsgr.C3.B6.C3.9Fen|Erzeugung mehrstufiger Zufallsgrößen]] Bezug genommen. | ||
+ | |||
+ | |||
+ | |||
===Fragebogen=== | ===Fragebogen=== | ||
<quiz display=simple> | <quiz display=simple> | ||
− | {Es gelte | + | {Es gelte $M=4$ und $\text{p_array} = \big[0.2, \ 0.3, \ 0.4, \ 0.1 \big]$. |
+ | <br>Welches Ergebnis liefert die Funktion $z1$, wenn die Randomfunktion den Wert $x = 0.75$ zurückgibt? | ||
|type="{}"} | |type="{}"} | ||
− | $z1$ | + | $z1 \ = \ $ { 2 } |
− | |||
− | {Welche der | + | {Welche der folgenden Aussagen sind bezüglich $z1$ zutreffend? |
|type="[]"} | |type="[]"} | ||
− | - Man könnte auf die Zuweisung | + | - Man könnte auf die Zuweisung $\text{x = random()}$ in Zeile 5 verzichten und in Zeile 8 direkt mit $\text{random()}$ vergleichen. |
− | + Sind alle übergebenen Wahrscheinlichkeiten gleich, so gäbe es | + | + Sind alle übergebenen Wahrscheinlichkeiten gleich, so gäbe es schnellere Programmrealisierungen als $z1$. |
− | + Der Rückgabewert | + | + Der Rückgabewert $\text{random() = 0.2}$ führt zum Ergebnis $z1= 1$. |
− | {Welche der | + | {Welche der folgenden Aussagen sind bezüglich $z2$ zutreffend? |
|type="[]"} | |type="[]"} | ||
− | + Das Programm erzeugt eine | + | + Das Programm erzeugt eine binomialverteilte Zufallsgröße. |
− | - Das Programm erzeugt eine | + | - Das Programm erzeugt eine poissonverteilte Zufallsgröße. |
− | + Mit | + | + Mit $I = 4$ sind für $z2$ die Werte $0, \ 1, \ 2, \ 3, \ 4$ möglich. |
− | + Das Einbinden der mathematischen Bibliothek | + | + Das Einbinden der mathematischen Bibliothek „'''math.h'''” ist erforderlich, da in $z2$ die Funktion '''pow''' (Potenzieren) verwendet wird. |
− | {Welcher Wert steht in | + | {Welcher Wert steht in $\text{p_array[2]}$ beim Aufruf mit $I = 4$ und $p = 0.25$? |
|type="{}"} | |type="{}"} | ||
− | $ | + | $\text{p_array[2]} \ = \ $ { 0.211 3% } |
Zeile 54: | Zeile 54: | ||
===Musterlösung=== | ===Musterlösung=== | ||
{{ML-Kopf}} | {{ML-Kopf}} | ||
− | + | '''(1)''' Nach dem ersten Schleifendurchlauf $(m = 0)$ ist die Variable $\text{summe = 0.2}$, beim nächsten $(m = 1)$ gilt $\text{summe = 0.2 + 0.3 = 0.5}$. | |
+ | *In beiden Fällen ist somit die Variable $\text{summe}$ kleiner als $x = 0.75$. | ||
+ | *Erst bei $m = 2$ ist die Rücksprungbedingung erfüllt: $0.9 > x$. Somit ist $\underline{z1 = 2}$. | ||
+ | |||
+ | |||
+ | |||
+ | '''(2)''' Richtig sind die <u>Lösungsvorschläge 2 und 3</u>: | ||
+ | *Würde man auf die Hilfsvariable $x$ verzichten und in Zeile 8 dafür $\text{summe > random()}$ schreiben, so würde bei jedem Schleifendurchgang ein neuer Zufallswert erzeugt und $z1$ hätte dann nicht die gewünschten Eigenschaften. | ||
+ | *$z1$ arbeitet gemäß dem Schaubild auf der Seite „Erzeugung mehrstufiger Zufallsgrößen“ im Theorieteil. Dort findet man eine deutlich schnellere Implementierung für den Fall gleicher Wahrscheinlichkeiten $(1/M)$. | ||
+ | *Im ersten Durchlauf $(m = 0)$ ist in diesem Fall die Rücksprungbedingung aufgrund der Kleiner/Gleich–Abfrage nicht erfüllt; der Ausgabewert ist tatsächlich $z1 = 1$. | ||
+ | |||
− | |||
− | + | '''(3)''' Richtig sind die <u>Lösungsvorschläge 1, 3 und 4</u>: | |
+ | *Es ergibt sich eine binomialverteilte Zufallsgröße, und zwar mit dem Wertevorrat $\{0, 1, 2, 3, 4\}$. | ||
+ | *Für die Berechnung der Wahrscheinlichkeit ${\rm Pr}(z2 = 0) = (1 -p)^{I}$ benötigt man hier die mathematische Bibliothek. | ||
+ | *Das Potenzieren könnte aber auch durch $I$–fache Multiplikation realisiert werden. | ||
− | |||
− | |||
− | |||
− | + | '''(4)''' Aufgrund der Zeile 6 beinhaltet das Feldelement $\text{p_array[0]}$ vor der Programmschleife $(i = 0)$ den Wert $(1 -p)^{I}$. | |
− | :$${ | + | *Im ersten Schleifendurchlauf $(i = 1)$ wird folgender Wert eingetragen: |
+ | :$$\text{p_array[1]}=\frac{ p\cdot I}{ 1- p}\cdot\text{p_array[0]}= I\cdot p\cdot(1- p)^{ I- 1}={\rm Pr}(z2= 1) .$$ | ||
− | + | *Im zweiten Schleifendurchlauf $(i = 2)$ wird die Wahrscheinlichkeit für das Ergebnis „$z2=2$” berechnet: | |
− | :$${ | + | :$$\text{p_array[2]}=\frac{p\cdot (I- 1)}{ 2\cdot ( 1- p)}\cdot\text{p_array[1]}= \left({ I \atop { 2}}\right)\cdot p^{\rm 2}\cdot( 1- p)^{\rm 2}={\rm Pr}( z2 = 2) .$$ |
− | + | *Für $I= 4$ und $p = 0.25$ erhält man folgenden Zahlenwert ⇒ „$4$ über $2$” $=6$: | |
− | :$${ | + | :$$\text{p_array[2]}={\rm Pr}( z 2=2)=6\cdot\frac{1}{16}\cdot\frac{9}{16} |
\hspace{0.15cm}\underline{=0.211}.$$ | \hspace{0.15cm}\underline{=0.211}.$$ | ||
{{ML-Fuß}} | {{ML-Fuß}} |
Aktuelle Version vom 29. Dezember 2021, 14:49 Uhr
Die beiden hier angegebenen C-Programme eignen sich zur Erzeugung diskreter Zufallsgrößen:
- Die Funktion $z1$ erzeugt eine $M$–stufige Zufallsgröße mit dem Wertevorrat $\{0, 1$, ... , $M-1\}$. Die dazugehörigen Wahrscheinlichkeiten werden im Array $\text{p_array}$ mit der Eigenschaft „Float” übergeben. Die Funktion $\text{random()}$ liefert gleichverteilte Float–Zufallsgrößen zwischen $0$ und $1$.
- Eine zweite Funktion $z2$ (Quelltext siehe unten) liefert eine spezielle Wahrscheinlichkeitsverteilung, die durch die beiden Parameter $I$ und $p$ festgelegt ist. Dieses geschieht unter Verwendung der Funktion $z1$.
Hinweise:
- Die Aufgabe gehört zum Kapitel Erzeugung von diskreten Zufallsgrößen.
- Insbesondere wird auf die Seite Erzeugung mehrstufiger Zufallsgrößen Bezug genommen.
Fragebogen
Musterlösung
(1) Nach dem ersten Schleifendurchlauf $(m = 0)$ ist die Variable $\text{summe = 0.2}$, beim nächsten $(m = 1)$ gilt $\text{summe = 0.2 + 0.3 = 0.5}$.
- In beiden Fällen ist somit die Variable $\text{summe}$ kleiner als $x = 0.75$.
- Erst bei $m = 2$ ist die Rücksprungbedingung erfüllt: $0.9 > x$. Somit ist $\underline{z1 = 2}$.
(2) Richtig sind die Lösungsvorschläge 2 und 3:
- Würde man auf die Hilfsvariable $x$ verzichten und in Zeile 8 dafür $\text{summe > random()}$ schreiben, so würde bei jedem Schleifendurchgang ein neuer Zufallswert erzeugt und $z1$ hätte dann nicht die gewünschten Eigenschaften.
- $z1$ arbeitet gemäß dem Schaubild auf der Seite „Erzeugung mehrstufiger Zufallsgrößen“ im Theorieteil. Dort findet man eine deutlich schnellere Implementierung für den Fall gleicher Wahrscheinlichkeiten $(1/M)$.
- Im ersten Durchlauf $(m = 0)$ ist in diesem Fall die Rücksprungbedingung aufgrund der Kleiner/Gleich–Abfrage nicht erfüllt; der Ausgabewert ist tatsächlich $z1 = 1$.
(3) Richtig sind die Lösungsvorschläge 1, 3 und 4:
- Es ergibt sich eine binomialverteilte Zufallsgröße, und zwar mit dem Wertevorrat $\{0, 1, 2, 3, 4\}$.
- Für die Berechnung der Wahrscheinlichkeit ${\rm Pr}(z2 = 0) = (1 -p)^{I}$ benötigt man hier die mathematische Bibliothek.
- Das Potenzieren könnte aber auch durch $I$–fache Multiplikation realisiert werden.
(4) Aufgrund der Zeile 6 beinhaltet das Feldelement $\text{p_array[0]}$ vor der Programmschleife $(i = 0)$ den Wert $(1 -p)^{I}$.
- Im ersten Schleifendurchlauf $(i = 1)$ wird folgender Wert eingetragen:
- $$\text{p_array[1]}=\frac{ p\cdot I}{ 1- p}\cdot\text{p_array[0]}= I\cdot p\cdot(1- p)^{ I- 1}={\rm Pr}(z2= 1) .$$
- Im zweiten Schleifendurchlauf $(i = 2)$ wird die Wahrscheinlichkeit für das Ergebnis „$z2=2$” berechnet:
- $$\text{p_array[2]}=\frac{p\cdot (I- 1)}{ 2\cdot ( 1- p)}\cdot\text{p_array[1]}= \left({ I \atop { 2}}\right)\cdot p^{\rm 2}\cdot( 1- p)^{\rm 2}={\rm Pr}( z2 = 2) .$$
- Für $I= 4$ und $p = 0.25$ erhält man folgenden Zahlenwert ⇒ „$4$ über $2$” $=6$:
- $$\text{p_array[2]}={\rm Pr}( z 2=2)=6\cdot\frac{1}{16}\cdot\frac{9}{16} \hspace{0.15cm}\underline{=0.211}.$$