隨機仿真原理與方法

第1章 為什么要仿真
1．1 示例
1．2 形式化分析
1．3 問題與擴展
練習(xí)
第2章 仿真編程：快速入門
2．1 一個TI'F仿真程序
2．2 -些重要的仿真概念
2．2．1 隨機變量生成
2．2．2 隨機數(shù)生成
2．2．3 仿真重復(fù)
2．3 VBA入門知識
2．3．1 VBA：基礎(chǔ)
2．3．2 函數(shù)、子程序和范圍
2．3．3 與Excel交互
2．3．4 類模塊
練習(xí)
第3章 示例
3．1 M（t）/M/∞隊列
3．2 M/G/1隊列
3．3 AR（1）替代模型
3．4 一個隨機活動網(wǎng)絡(luò)
3．5 亞洲式期權(quán)
練習(xí)
第4章 用VBASim進(jìn)行仿真程序設(shè)計
4．1 VBASim簡介
4．2 M（t）/M/∞隊列仿真
4．2．1 問題及擴展
4．3 M/G/l隊列仿真
4．3．1 M/G/I隊列中的Lindley仿真
4．3．2 基于事件的M/G/l隊列仿真
4．3．3 問題和擴展
4．4 隨機活動網(wǎng)絡(luò)的模擬
4．4．1 SAN的路徑仿真
4．4．2 SAN離散事件仿真
4．4．3 問題和擴展
4．5 亞式期權(quán)仿真
4．6 案例分析：服務(wù)中心仿真
4．6．1 問題和擴展
練習(xí)
第5章 兩種仿真觀點
5．1 仿真建模和分析框架
5．2 隨機過程仿真
5．2．1 模擬漸近行為
5．2．2 基于仿真重復(fù)的漸近解
5．2．3 仿真重復(fù)中的漸近解
5．2．4 超過樣本均值
附錄：迭代過程和穩(wěn)定狀態(tài)
練習(xí)
第6章 仿真輸入
6．1 輸入建模概述
6．1．1 輸入建模故事
6．1．2 輸入過程特性
6．2 單變量輸入模型
6．2．1 單變量分布推理
6．2．2 估計和檢驗
6．2．3 單變量分布的屬性匹配
6．2．4 經(jīng)驗分布
6．2．5 直接使用輸入數(shù)據(jù)
6．2．6 無數(shù)據(jù)輸入模型
6．3 多變量輸入過程
6．3．1 非穩(wěn)態(tài)到達(dá)過程
6．3．2 隨機矢量
6．4 隨機變量生成