Aufgaben:Aufgabe 2.7: C-Programme z1 und z2: Unterschied zwischen den Versionen

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[[Datei:P_ID122__Sto_A_2_7.png|right|frame|C-Programme zur Erzeugung diskreter Zufallsgrößen]]
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Die beiden hier angegebenen C-Programme eignen sich zur Erzeugung diskreter Zufallsgr&ouml;&szlig;en:
 
Die beiden hier angegebenen C-Programme eignen sich zur Erzeugung diskreter Zufallsgr&ouml;&szlig;en:
  
* Die Funktion $z1$ erzeugt eine $M$&ndash;-stufige Zufallsgr&ouml;&szlig;e mit dem Wertevorrat $\{0, 1$, ... , $M-1\}$, die dazugehörigen Wahrscheinlichkeiten werden im Array $\text{p_array}$ mit der Eigenschaft &bdquo;Float&rdquo; &uuml;bergeben. Die Funktion $\text{random</i>()}$ liefert gleichverteilte Float&ndash;Zufallsgr&ouml;&szlig;en zwischen $0$ und $1$.
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* Die Funktion&nbsp; $z1$&nbsp; erzeugt eine&nbsp; $M$&ndash;stufige Zufallsgr&ouml;&szlig;e mit dem Wertevorrat&nbsp; $\{0, 1$, ... , $M-1\}$.&nbsp; Die dazugehörigen Wahrscheinlichkeiten werden im Array&nbsp; $\text{p_array}$&nbsp; mit der Eigenschaft &bdquo;Float&rdquo; &uuml;bergeben.&nbsp; Die Funktion&nbsp; $\text{random()}$&nbsp; liefert gleichverteilte Float&ndash;Zufallsgr&ouml;&szlig;en zwischen&nbsp; $0$&nbsp; und&nbsp; $1$.
  
*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 <i>z</i>1.
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*Eine zweite Funktion&nbsp; $z2$&nbsp; (Quelltext siehe unten)&nbsp; liefert eine spezielle Wahrscheinlichkeitsverteilung, die durch die beiden Parameter&nbsp; $I$&nbsp; und&nbsp; $p$&nbsp; festgelegt ist.&nbsp; Dieses geschieht unter Verwendung der Funktion&nbsp; $z1$.
  
  
  
  
''Hinweise:''
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*Die Aufgabe gehört zum  Kapitel [[Stochastische_Signaltheorie/Erzeugung_von_diskreten_Zufallsgrößen|Erzeugung von diskreten Zufallsgrößen]].
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Hinweise:  
*Insbesondere wird auf die Seite [[Stochastische_Signaltheorie/Erzeugung_von_diskreten_Zufallsgrößen#Erzeugung_mehrstufiger_Zufallsgr.C3.B6.C3.9Fen|Erzeugung mehrstufiger Zufallsgrößen]] Bezug genommen.
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*Die Aufgabe gehört zum  Kapitel&nbsp; [[Stochastische_Signaltheorie/Erzeugung_von_diskreten_Zufallsgrößen|Erzeugung von diskreten Zufallsgrößen]].
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*Insbesondere wird auf die Seite&nbsp;  [[Stochastische_Signaltheorie/Erzeugung_von_diskreten_Zufallsgrößen#Erzeugung_mehrstufiger_Zufallsgr.C3.B6.C3.9Fen|Erzeugung mehrstufiger Zufallsgrößen]] Bezug&nbsp; genommen.
 
   
 
   
  
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{Es gelte $M=4$ und $p\_array = \big[0.2, \ 0.3, \ 0.4, \ 0.1 \big]$.  
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{Es gelte&nbsp; $M=4$&nbsp; und&nbsp; $\text{p_array} = \big[0.2, \ 0.3, \ 0.4, \ 0.1 \big]$.  
<br>Welches Ergebnis liefert die Funktion $z1$, wenn die Randomfunktion den Wert $x = 0.75$ zur&uuml;ckgibt?
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<br>Welches Ergebnis liefert die Funktion&nbsp; $z1$,&nbsp; wenn die Randomfunktion den&nbsp; Wert $x = 0.75$&nbsp; zur&uuml;ckgibt?
 
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$z1 \ = \ $  { 2 }
 
$z1 \ = \ $  { 2 }
  
{Welche der nachfolgenden Aussagen sind bez&uuml;glich $z1$ zutreffend?
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{Welche der folgenden Aussagen sind bez&uuml;glich&nbsp; $z1$&nbsp; zutreffend?
 
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- Man könnte auf die Zuweisung $\text{x = random()}$  in Zeile 5 verzichten und in Zeile 8 direkt mit  $\text{random()}$ vergleichen.
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- Man könnte auf die Zuweisung&nbsp; $\text{x = random()}$&nbsp; in Zeile 5 verzichten und in Zeile 8 direkt mit&nbsp; $\text{random()}$&nbsp; vergleichen.
+ Sind alle übergebenen Wahrscheinlichkeiten gleich, so g&auml;be es schnellere Programmrealisierungen als $z1$.
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+ Sind alle übergebenen Wahrscheinlichkeiten gleich,&nbsp; so g&auml;be es schnellere Programmrealisierungen als&nbsp; $z1$.
+ Der R&uuml;ckgabewert $\text{random() = 0.2}$ f&uuml;hrt zum Ergebnis $z1= 1$.
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+ Der R&uuml;ckgabewert&nbsp; $\text{random() = 0.2}$&nbsp; f&uuml;hrt zum Ergebnis&nbsp; $z1= 1$.
  
  
{Welche der nachfolgenden Aussagen sind bez&uuml;glich $z2$ zutreffend?
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{Welche der folgenden Aussagen sind bez&uuml;glich&nbsp; $z2$&nbsp; zutreffend?
 
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+ Das Programm erzeugt eine <i>binomialverteilte</i> Zufallsgr&ouml;&szlig;e.
+
+ Das Programm erzeugt eine binomialverteilte Zufallsgr&ouml;&szlig;e.
-  Das Programm erzeugt eine <i>poissonverteilte</i> Zufallsgr&ouml;&szlig;e.
+
-  Das Programm erzeugt eine poissonverteilte Zufallsgr&ouml;&szlig;e.
+ Mit $I = 4$ sind f&uuml;r $z2$ die Werte $0, 1, 2, 3, 4$ m&ouml;glich.
+
+ Mit&nbsp; $I = 4$&nbsp; sind f&uuml;r&nbsp; $z2$&nbsp; die Werte&nbsp; $0, \ 1, \ 2, \ 3, \ 4$&nbsp; m&ouml;glich.
+ Das Einbinden der mathematischen Bibliothek &bdquo;'''math.h'''&rdquo; ist erforderlich, da in $z2$ die Funktion &bdquo;'''pow'''&rdquo;  (Potenzieren) verwendet wird.
+
+ Das Einbinden der mathematischen Bibliothek &bdquo;'''math.h'''&rdquo; ist erforderlich, da in&nbsp; $z2$&nbsp; die Funktion&nbsp; '''pow''' &nbsp;  (Potenzieren)&nbsp; verwendet wird.
  
  
{Welcher Wert steht  in &nbsp;$\text{p_array[2]}$&nbsp; beim Aufruf mit $I = 4$ und $p = 0.25$?
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{Welcher Wert steht  in &nbsp;$\text{p_array[2]}$&nbsp; beim Aufruf mit&nbsp; $I = 4$&nbsp; und&nbsp; $p = 0.25$?
 
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$\text{p_array[2]} \ =  \ $  { 0.211 3% }
 
$\text{p_array[2]} \ =  \ $  { 0.211 3% }
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===Musterlösung===
 
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{{ML-Kopf}}
 
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'''(1)'''&nbsp; Nach dem ersten Schleifendurchlauf ($m = 0$) ist die Variable $summe = 0.2$, beim n&auml;chsten ($m = 1$) gilt $summe = 0.2 + 0.3 =0.5$. In beiden F&auml;llen ist somit die Variable $summe < x = 0.75$. Erst bei $m = 2$ ist die R&uuml;cksprungbedingung erf&uuml;llt: $0.9 > x$</i>. Somit ist $\underline{z1 = 2}$.
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'''(1)'''&nbsp; Nach dem ersten Schleifendurchlauf&nbsp; $(m = 0)$&nbsp; ist die Variable&nbsp; $\text{summe = 0.2}$,&nbsp; beim n&auml;chsten&nbsp; $(m = 1)$&nbsp; gilt &nbsp; $\text{summe = 0.2 + 0.3 = 0.5}$.  
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*In beiden F&auml;llen ist somit die Variable &nbsp; $\text{summe}$&nbsp; kleiner als&nbsp;  $x = 0.75$.&nbsp;
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*Erst bei&nbsp; $m = 2$&nbsp; ist die R&uuml;cksprungbedingung erf&uuml;llt: &nbsp; $0.9 > x$.&nbsp; Somit ist&nbsp; $\underline{z1 = 2}$.
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'''(2)'''&nbsp; Richtig sind die&nbsp; <u>Lösungsvorschläge 2 und 3</u>:
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*W&uuml;rde man auf die Hilfsvariable&nbsp; $x$&nbsp; verzichten und in Zeile 8 dafür &nbsp; $\text{summe > random()}$ &nbsp; schreiben,&nbsp; so w&uuml;rde bei jedem Schleifendurchgang ein neuer Zufallswert erzeugt und&nbsp; $z1$&nbsp; h&auml;tte dann nicht die gew&uuml;nschten Eigenschaften.
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*$z1$&nbsp; arbeitet gemäß dem Schaubild auf der Seite „Erzeugung mehrstufiger Zufallsgrößen“ im Theorieteil.&nbsp; Dort findet man eine deutlich schnellere Implementierung f&uuml;r den Fall gleicher Wahrscheinlichkeiten&nbsp; $(1/M)$.
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*Im ersten Durchlauf&nbsp; $(m = 0)$&nbsp; ist in diesem Fall die R&uuml;cksprungbedingung aufgrund der Kleiner/Gleich&ndash;Abfrage nicht erf&uuml;llt;&nbsp; der Ausgabewert ist tatsächlich&nbsp; $z1 = 1$.
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'''(2)'''&nbsp; Richtig sind die <u>Vorschläge 2 und 3</u>:
 
*W&uuml;rde man auf die Hilfsvariable $x$ verzichten und in Zeile 8 &bdquo;'''summe > random()'''&rdquo; schreiben, so w&uuml;rde bei jedem Schleifendurchgang ein neuer Zufallswert erzeugt und $z1$ h&auml;tte dann nicht die gew&uuml;nschten Eigenschaften.
 
*$z1$ arbeitet gemäß dem Schaubild auf der Seite „Erzeugung mehrstufiger Zufallsgrößen“ im Theorieteil. Dort findet man eine deutlich schnellere Implementierung f&uuml;r den Fall gleicher Wahrscheinlichkeiten ($1/M$).
 
*Im ersten Durchlauf ($m = 0$) ist in diesem Fall die R&uuml;cksprungbedingung aufgrund der Kleiner/Gleich-Abfrage nicht erf&uuml;llt; der Ausgabewert ist tatsächlich $z1 = 1$.
 
  
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'''(3)'''&nbsp; Richtig sind die&nbsp; <u>Lösungsvorschläge 1, 3 und 4</u>:
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*Es ergibt sich eine binomialverteilte Zufallsgr&ouml;&szlig;e,&nbsp; und zwar mit dem Wertevorrat&nbsp; $\{0, 1, 2, 3, 4\}$.
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*F&uuml;r die Berechnung der Wahrscheinlichkeit&nbsp; ${\rm Pr}(z2 = 0) = (1 -p)^{I}$&nbsp; ben&ouml;tigt man hier die mathematische Bibliothek.
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*Das Potenzieren k&ouml;nnte aber auch durch&nbsp; $I$&ndash;fache Multiplikation realisiert werden.
  
'''(3)'''&nbsp; Richtig sind die <u>Lösungsvorschläge 1, 3 und 4</u>:
 
*Es ergibt sich eine binomialverteilte Zufallsgr&ouml;&szlig;e, und zwar mit Wertevorrat $\{0, 1, 2, 3, 4\}$.
 
*F&uuml;r die Berechnung der Wahrscheinlichkeit ${\rm Pr}(z2 = 0) = (1 -p)^{I}$ ben&ouml;tigt man hier die mathematische Bibliothek.
 
*Das Potenzieren k&ouml;nnte aber auch durch $I$&ndash;fache Multiplikation realisiert werden.
 
  
  
'''(4)'''&nbsp; Aufgrund der Zeile 6 beinhaltet das Feldelement $p\_array[0]$ vor der Programmschleife  ($i = 0$) den Wert $(1 -p)^{I}$. Im ersten Schleifendurchlauf ($i = 1$) wird folgender Wert eingetragen:
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'''(4)'''&nbsp; Aufgrund der Zeile 6 beinhaltet das Feldelement&nbsp; $\text{p_array[0]}$&nbsp; vor der Programmschleife&nbsp; $(i = 0)$&nbsp; den Wert&nbsp; $(1 -p)^{I}$.&nbsp;
$${p\_array[1]}=\frac{ p\cdot I}{ 1- p}\cdot{p\_array[0]}=  I\cdot p\cdot(1- p)^{ I- 1}={\rm Pr}(z2= 1) .$$
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*Im ersten Schleifendurchlauf&nbsp; $(i = 1)$&nbsp; wird folgender Wert eingetragen:
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:$$\text{p_array[1]}=\frac{ p\cdot I}{ 1- p}\cdot\text{p_array[0]}=  I\cdot p\cdot(1- p)^{ I- 1}={\rm Pr}(z2= 1) .$$
  
Im zweiten Schleifendurchlauf ($i = 2$) wird die Wahrscheinlichkeit für das Ergebnis  &bdquo;2&rdquo; berechnet:
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*Im zweiten Schleifendurchlauf&nbsp;  $(i = 2)$&nbsp; wird die Wahrscheinlichkeit für das Ergebnis  &bdquo;$z2=2$&rdquo; berechnet:
$${p\_array[2]}=\frac{p\cdot (I- 1)}{ 2\cdot ( 1- p)}\cdot{ p\_array[1]}=  \left({ I \atop { 2}}\right)\cdot  p^{\rm 2}\cdot( 1- p)^{\rm 2}={\rm Pr}( z = 2) .$$
+
:$$\text{p_array[2]}=\frac{p\cdot (I- 1)}{ 2\cdot ( 1- p)}\cdot\text{p_array[1]}=  \left({ I \atop { 2}}\right)\cdot  p^{\rm 2}\cdot( 1- p)^{\rm 2}={\rm Pr}( z2 = 2) .$$
  
Für $I= 4$ und $p = 0.25$ erhält man folgenden Zahlenwert (&bdquo;4 über 2&rdquo; ergibt 6):
+
*Für&nbsp; $I= 4$&nbsp; und&nbsp; $p = 0.25$&nbsp; erhält man folgenden Zahlenwert &nbsp; &rArr; &nbsp; &bdquo;$4$&nbsp; über &nbsp;$2$&rdquo; &nbsp; $=6$:
$${p\_array[2]}={\rm Pr}( z 2=2)=6\cdot\frac{1}{16}\cdot\frac{9}{16}
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:$$\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}}
 
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Aktuelle Version vom 29. Dezember 2021, 14:49 Uhr

C-Programme zur Erzeugung
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:



Fragebogen

1

Es gelte  $M=4$  und  $\text{p_array} = \big[0.2, \ 0.3, \ 0.4, \ 0.1 \big]$.
Welches Ergebnis liefert die Funktion  $z1$,  wenn die Randomfunktion den  Wert $x = 0.75$  zurückgibt?

$z1 \ = \ $

2

Welche der folgenden Aussagen sind bezüglich  $z1$  zutreffend?

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 schnellere Programmrealisierungen als  $z1$.
Der Rückgabewert  $\text{random() = 0.2}$  führt zum Ergebnis  $z1= 1$.

3

Welche der folgenden Aussagen sind bezüglich  $z2$  zutreffend?

Das Programm erzeugt eine binomialverteilte Zufallsgröße.
Das Programm erzeugt eine poissonverteilte Zufallsgröße.
Mit  $I = 4$  sind für  $z2$  die Werte  $0, \ 1, \ 2, \ 3, \ 4$  möglich.
Das Einbinden der mathematischen Bibliothek „math.h” ist erforderlich, da in  $z2$  die Funktion  pow   (Potenzieren)  verwendet wird.

4

Welcher Wert steht in  $\text{p_array[2]}$  beim Aufruf mit  $I = 4$  und  $p = 0.25$?

$\text{p_array[2]} \ = \ $


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  $2$”   $=6$:
$$\text{p_array[2]}={\rm Pr}( z 2=2)=6\cdot\frac{1}{16}\cdot\frac{9}{16} \hspace{0.15cm}\underline{=0.211}.$$