2017-05-05 209 views
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對不起,如果這是這個查詢錯誤的地方。如果是這樣,也許有人可以指引我到正確的地方。計算累計概率

我有一個程序,有一堆對象(說n)來處理和迭代處理一個對象的過程。

在每次迭代中,我處理的對象都少了一個。我想檢查是否需要更多的對象。

如果有100個物體或更多,我有很多。當少於100個對象時,比如說,我想以一個概率(P)獲得更多的對象,這個概率在100處大致爲零,在0個對象處爲1。

P(N)= 1 - (N/100)

如果我只是做基於此概率的隨機計算然後隨着時間的推移,我得到的累積概率是該系列概率的產品,它是與上面的公式不一樣。

如果每次增加的概率,我會得到P(n)的積分,但由於它是一個積累的產品,新函數是什麼,以及如何計算函數?

因此,我想直到現在的總概率等於該公式。我如何計算出當前迭代所需的概率?

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你不清楚你在計算什麼 - 隊列中長期平均的物品數量?在'k'迭代之後會有'n'個對象等待處理的概率?無論你試圖找到什麼,它都可以通過將其建模爲馬爾可夫鏈來找到。狀態是當前正在等待處理的對象的數量。 –

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比這更簡單。我處理一個對象,然後根據未處理對象的數量得到更多的對象。留下的對象越少,獲得更多的可能性就越高。 –

回答

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我認識到答案是一個簡單的積分,因爲每一步的概率不是獨立的,如果我得到更多的對象,概率重置,如果我沒有得到更多的對象的概率是總和在此之前,我沒有得到更多的物體。