系统仿真与虚拟现实实验报告_3010218158_杨静

1、1 系统仿真与虚拟现实系统仿真与虚拟现实 实实 验验 报报 告告 学院名称学院名称 软件学院软件学院 专专 业业 软件工程软件工程 学生姓名学生姓名 杨静杨静 学学 号号 3010218158 年年 班班 级级 2010 级四班级四班 2013 年年 4 月月 22 日日 2 目录 一、随机数生成算法 1、实验内容.4 2、实验原理.4 3、实现方法.5 二、VRML 建模试验 1、实验内容.13 2、实验原理.13 3、实现方法.13 三、MATLAB 基本实验：MATLAB 基本操作 1、实验内容.17 2、实验原理.17 3、实现方法.18 四、MATLAB 进阶实验：单窗口服务模型模拟

2、.26 1、实验内容.26 2、实验原理.26 4、实现方法.26 3 5、实验结果与结果分析.28 三、总结与展望.28 4 一、随机数生成算法一、随机数生成算法 1、实验内容 参考教材系统仿真导论DEDS01.c 程序 利用该程序对如下 PMMLCG 进行 x2均匀性检验及独立性检验（=0.05） Zi = 16807Zi-1(mod231-1) 样本点 n = 10000 K = 10 (均匀性) N = 1000 j = 1 （独立性） 修改该程序中的随机数发生器程序，实现对如下组合发生器进行 x2 均匀性 检验及独立性检验（ = 0.05） Zi = 25173Zi-1 + 1384

3、9 (mod 65536) Z0 = 1.0 Zi2 = Zi-12 + Zi-22 (mod 128) Z02 = 1.0 Z-12 = 1.0 样本点数：n = 5000K = 10 （均匀性） N = 1000j = 1（独立性） 2、实验原理 均匀性检验：要求由随机数发生器产生的伪随机数 Ui 能均匀的分布在 0.1区间内。 最常用的方法是频率检验：将随机数发生器的取值范围0,1 分成 K 个互不重叠的等长子区间，由该随机数发生器产生 N 个随机数 Ui（i=1,2，,N）按照均匀性的要求，随机数在每 一个子区间上的概率 P=1/K，即在每一个子区间上的随机数的 个数理论值为 n=N/

4、K。实际上 Ui 在每一个子区间上的个数不 会恰好等于 n，而为 nj（j=1,2,K）这样就会有偏差。 频率检验就是检验实际频率与理论频率之间的偏差大小，一 般用 2 检验 ： 显然，若 nj = n 则 2 等于 0，实际频率与理论频率一致， 2 大小反映了偏差程度，也就是随机数的均匀程度。 独立性检验:独立性检验常用的方法是计算该序列相邻一定间隔的随机数 之间的相关系数，然后判断其相关程度。因为相关系数为 0 是两个随机变量相互独立的必要条件，其值的大小可以评价 相关程度 对于给定的随机数发生器，由它产生 N 个随机数 Ui，则前后 相隔为 j 个数的相关系数均值为： 其中 S2 为随机

5、数的方差： 5 3、算法设计 均与性检验：2 检验 1：原假设 H0：给定随机数发生器产生的 Ui 是独立同分布 U（0,1）的随 机变量； 2：将0,1分成 K 个等长子区间； 3：由该随机数发生器产生 N 个随机数 Ui； 4：统计计算在每个子区间上随机数的个数 nj； 5：计算2： 独立性检验： 1：原假设 H0：给定随机数发生器产生的 Ui 是独立同分布 U（0,1）的 随机变量，即 =0； 2：由该随机数发生器产生 N 个随机数 Ui，并计算 j 的均值； 3：若 Nj 充分大（一般要50），取统计量： 渐进服从标准正态分布 N（0,1）； 4：给定检验水平 ，记 Z1- 为 N（0

6、,1）的上 1- 的临界点，则当 组合发生器： 1：由 Z1 产生 128 个随机数 U1，形成数组 V=（U11，U1128） 2：由 Z2 产生在1,128上分布的随机整数 I，返回 UI 作为组合发生器 的第一个随机数； 3：由 Z1 产生一个随机数取代 UI； 4：由 Z2 生成新的 I，依次下去； 4、实现方法 第一部分： /*= The program is used to test the uniform and the dependence of a random generator. */ #include #include #include int SUB1(); 6 do

7、uble SUB2(); int nvalue; double probd25; long int a1,c1,m1,x1; int main(void) int i,m; float mn; int ntypes,nx20,number,number1; long int z0,a0,c0,m0,x0; double x,xx1,y,yy1,yy2,ro1,ro2; double xka2,squ; /* =Following is to test the uniform=*/ printf(n Following is to test the uniform.); printf(n Inp

8、ut the number of area:); scanf(%d, printf(n Input the number of random variable:); scanf(%d, printf(n a,c,m is the parament of the random generator;); printf(n z0 is the seed of this random generator.); printf(n Input a,c,m,z0=); /segmentaion fault scanf(%d,%d,%d,%d, printf(something wrong); a0 = a1

9、; c0 = c1; m0 = m1; x0 = x1; z0 = x1; x = 1.0 / ntypes; probd1 = x; for(i = 2; i = ntypes; i+) probdi = x + probdi-1; for(i = 1; i = ntypes; i+) nxi = 0; nvalue = ntypes; for(i = 1; i = number; i+) m = SUB1(); nxm = nxm + 1; mn = (float)number / (float)ntypes; xka2 = 0.0; for(i = 1; i = ntypes; i+)

10、7 squ = nxi - mn; xka2 += squ * squ / mn; printf(n a = %f, c = %f, m = %d, z0= %f,); printf(n The number of random = %d,a1,c1,m1,z0,number); for(i = 1; i = ntypes; i+) printf(n Number(%d) = %d,i ,nxi); printf(n CHI-SQUARE=%f,xka2); /*=Following is to test the independence=*/ printf(n Following is to

11、 test the independence.); printf(n Input the number of random variable1); scanf(%d, a1 = a0; c1 = c0; m1 = m0; x1 = x0; z0 = x1; x = SUB2(); yy1 = 0.0; yy2 = x; xx1 = (x - 0.5) * (y - 0.5); for(i = 2; i = number1 ; i+) y = SUB2(); xx1 += (y - 0.5) * (y - 0.5); yy1 += x * y; yy2 += y; x = y; yy1 /= (

12、number1 - 1.0); yy2 /= number1; yy2 *= yy2; xx1 /= (number1 - 1.0); ro1 = (yy1 - yy2) / xx1; ro2 = fabs(ro1) * sqrt(number - 1.0); printf(n Ro = %f,u = %f, ro1,ro2); printf(n =Simulation Results=); printf(n n a = %f, c = %f, m = %d, z0=%f, a1,c1,m1,z0); printf(n =The Uniform=); for(i = 1; i = ntypes

13、; i+) printf(n Number(%d)= printf(n Total_number = %d, cCHI_SQYARE=%f,number,xka2); 8 printf(n =The Independence=); printf(n Number of samples=%d RO = %f u = %f,number1,ro1,ro2); return 0; int SUB1() double u; int i; u = SUB2(); for(i = 1; i nvalue; i+) if(u probdi) return(i); return (nvalue); doubl

14、e SUB2() x1 = (a1 * x1 + c1) % m1; return(double) x1 / (double) m1); 第二部分： /*= The program is used to test the uniform and the dependence of a random generator. */ #include #include #include int SUB1(); double SUB2(); int nvalue; double probd25; int V128; int Zi = 0; int main(void) int i,m; float mn

15、; int ntypes,nx20,number,number1; long int z0,a0,c0,m0,x0; double x,xx1,y,yy1,yy2,ro1,ro2; double xka2,squ; printf(n Input the number of area:); 9 scanf(%d, x = 65536/ ntypes; probd1 = x; for(i = 2; i = ntypes; i+) probdi = x + probdi-1; for(i = 1; i = ntypes; i+) nxi = 0; nvalue = ntypes; for(i = 1

16、; i = 128; i+) m = SUB1(); nxm = nxm + 1; mn = (int)128 / (int)ntypes; xka2 = 0.0; for(i = 1; i = ntypes; i+) squ = nxi - mn; xka2 += squ * squ / mn; for(i = 1; i = ntypes; i+) printf(n Number(%d) = %d,i ,nxi); printf(n CHI-SQUARE=%f,xka2); /*=Following is to test the independence=*/ printf(n Follow

17、ing is to test the independence.); printf(n Input the number of random variable1); scanf(%d, x = (double)SUB3()/65535; yy1 = 0.0; yy2 = x; xx1 = (x - 0.5) * (y - 0.5); for(i = 2; i = number1 ; i+) y = SUB3()/65535; xx1 += (y - 0.5) * (y - 0.5); yy1 += x * y; yy2 += y; x = y; yy1 /= (number1 - 1.0);

18、10 yy2 /= number1; yy2 *= yy2; xx1 /= (number1 - 1.0); ro1 = (yy1 - yy2) / xx1; printf(n Ro = %f, ro1); printf(n =The Uniform=); for(i = 1; i = ntypes; i+) printf(n Number(%d)= %d,i,nxi); printf(n ); printf(n Total_number = %d, cCHI_SQYARE=%f,number,xka2); printf(n =The Independence=); printf(n Number of samples=%d RO = %f ,number1,ro1); return 0; int SUB1() double u; int i; u = SUB3