Получение случайных чисел
    
    Овладение навыками алгоритмизации и программирования задач с использованием датчиков случайных чисел, способами получения случайных чисел с различными законами распределения, навыками оценки качества псевдослучайных чисел и их соответствия заданному закону распределения.
    
    1.2. Задания для самостоятельной подготовки
    Изучить: * способы получения случайных чисел с различными законами распределения; * -способы использования в программах обращений к функциям или подпрограммам для получения псевдослучайных чисел с различными законами распределения; * способами использования случайных чисел для моделирования.
    Разработать алгоритм решения в соответствии с заданием.
    Составить программу решения задачи.
    Подготовить тестовый вариант программы и исходных данных.
    
    1.3. Задание к работе
    1. Выполнить на ЭВМ программу в соответствии со следующим заданием:
    Сгенерировать последовательность из 50 случайных чисел с нормальным законом распределения а=5,?=4) и последовательность из 50 случайных чисел с экспоненциальным законом распределения с параметром ?=5. Все числа свести в массив, расположив их по возрастанию. Вычислить среднее значение, дисперсию и вывести результаты на печать в виде гистограммы, разбив последовательность чисел на десять интервалов
    2. Проверить правильность выполнения программы с помощью тестового варианта.
    
    2. Руководство программиста.
    Прежде, чем приступить к самому процессу алгоритмизации и программирования заглянем в теорию, по которой, собственно, и дано задание.
    2.1. Теоретическая база.
    2.1.1. Нормальное распределение.
    Нормальным называют распределение вероятностей непрерывной случайной величины, которое описывается плотностью
    
    Мы видим, что нормальное распределение определяется двумя параметрами: а и ?. Достаточно знать эти параметры, чтобы задать нормальное распределение. Покажем, вероятностный смысл этих параметров таков: а есть математическое ожидание, ?-среднее квадратическое отклонение нормального распределения.
    
    2.1.2 Показательное (экспоненциальное) распределение.
    Показательным (экспоненциальным) называют распределение вероятностей непрерывной случайной величины X, которое описывается плотностью
    
    где ? - постоянная положительная величина.
    Мы видим, что показательное распределение определяется одним параметром ?. Эта особенность показательного распределения указывает на его преимущество по сравнению с распределениями, зависящими от большего числа параметров. Обычно параметры неизвестны и приходится находить их оценки (приближенные значения); разумеется, проще оценить один параметр, чем два или три и т. д. Примером непрерывной случайной величины, распределенной по показательному закону, может служить время между появлениями двух последовательных событий простейшего потока.
    
    2.2. Начало алгоритмизации.
    Для получения двух последовательностей из 50 случайных чисел с показательным и нормальным законами распределения необходимо организовать цикл, который будет выполнятся 50 раз. ............