Вестник НовГУ

Вестник НовГУ > 2022 > №3 (128) Технические науки > Шерстнева А.А. Программная реализация анализа равномерно и нормально распределенных случайных величин для задач глубинного обучения

Шерстнева А.А. Программная реализация анализа равномерно и нормально распределенных случайных величин для задач глубинного обучения

УДК 681.514
Шерстнева А.А. Программная реализация анализа равномерно и нормально распределенных случайных величин для задач глубинного обучения // Вестник НовГУ. Сер.: Технические науки. 2022. №3(128). С.70–74.

Ключевые слова: инфокоммуникационные системы, сеть связи, теория телетрафика, равномерное распределение, нормальное распределение, функция плотности вероятности

С целью получения обоснованных практических результатов исследования инфокоммуникационных систем и сетей связи, а также их последующего применения для решения задач глубинного обучения в статье рассматривается программная реализация задачи анализа равномерно и нормально распределенных случайных величин. Наряду с теоретическим анализом в статье представлены результаты проведенных экспериментальных исследований. Рассматривается равномерное и нормальное распределение. Приведено решение задачи преобразования случайной выборки так, чтобы она подчинялась стандартному нормальному распределению. Сгенерированы последовательности случайных величин. Последовательности были просуммированы поэлементно. Решена задача вычисления функции плотности, среднего значения и дисперсии суммы двух равномерно распределенных случайных величин. Выполнено преобразование равномерного распределения в нормальное распределение. <…>


UDC 681.514
Sherstneva A.A. Software implementation of the analysis of uniformly and normally distributed random variables for deep learning tasks // Vestnik NovSU. Issue: Engineering Sciences. 2022. №3(128). P.70–74.

K e y w o r d s: information and communication systems, communication network, teletraffic engineering, uniform distribution, normal distribution, probability density function

In order to obtain reasonable practical results of the study of infocommunication systems and communication networks, as well as to put them into practice when solving deep learning problems, the article considers the software implementation of the task of analyzing uniformly and normally distributed random variables. Along with a theoretical analysis, the article presents experimental study results. Uniform and normal distributions are considered. A solution to the problem of transforming a random sample so that it obeys the standard normal distribution is given. The software generates sequences of random variables, which are summed element by element. The problem of calculating the density function, the mean value, and the variance of the sum of two uniformly distributed random variables has been solved. The transformation of a uniform distribution into a normal distribution has been performed. For two independent and uniformly distributed random variables, a two-dimensional density function has been defined. The software implementation has been performed using the Matlab mathematical modeling program. The results of theoretical studies and software implementation are shown in graphs.
DOI: https://doi.org/10.34680/2076-8052.2022.3(128).70-74

Загрузить (554 КБ)