عنوان المقالة:أساسيات المحاكاة النيتروسوفيكية لتحويل الأرقام العشوائية المرتبطة بتوزيع احتمالي موحد إلى متغيرات عشوائية تتبع التوزيع الأسي The Basics of Neutrosophic Simulation for Converting Random Numbers Associated with a Uniform Probability Distribution into Random Variables Follow an Exponential Distribution
عند إجراء عملية المحاكاة، نواجه العديد من الأنظمة التي لا تتبع بطبيعتها التوزيع المنتظم المعتمد في عملية توليد الأرقام العشوائية
اللازمة لعملية المحاكاة. لذلك، كان من الضروري إيجاد آلية لتحويل الأرقام العشوائية التي تتبع التوزيع المنتظم على مدى الفترة [0، 1] إلى متغيرات عشوائية
تتبع التوزيع الاحتمالي الذي يعمل على النظام المراد محاكاته. في المنطق الكلاسيكي، نستخدم العديد من التقنيات في عملية التحويل التي تؤدي إلى متغيرات عشوائية تتبع توزيعات احتمالية
غير منتظمة. في هذا البحث، استخدمنا تقنية التحويل العكسي،
وهي واحدة من أكثر التقنيات استخدامًا، وخاصة لتوزيعات الاحتمالات
التي يمكن إيجاد الدالة العكسية لدالة التوزيع التراكمي لها. لقد طبقنا هذه التقنية لتوليد متغيرات عشوائية نيوتروسوفية تتبع توزيعًا أسيًا أو توزيعًا أسيًا نيوتروسوفيًا. وهذا يعتمد على الأرقام العشوائية الكلاسيكية أو النيوتروسوفية التي تتبع توزيعًا منتظمًا. لقد ميزنا بين ثلاث حالات وفقًا للمنطق الذي تتبعه كل من الأعداد العشوائية أو التوزيع الأسي. لقد توصلنا إلى متغيرات عشوائية نيوتروسوفية، والتي عندما نستخدمها في أنظمة تعمل وفقًا للتوزيع الأسي، مثل الطوابير وغيرها، ستوفر لنا درجة عالية من دقة النتائج، والسبب في ذلك يرجع إلى عدم التحديد الذي يوفره المنطق النيتروسوفيكي
الملخص الانجليزي
When performing the simulation process, we encounter many systems that do not follow
by their nature the uniform distribution adopted in the process of generating the random numbers
necessary for the simulation process. Therefore, it was necessary to find a mechanism to convert the
random numbers that follow the regular distribution over the period [0, 1] to random variables that
follow the probability distribution that works on the system to be simulated. In classical logic, we
use many techniques in the transformation process that results in random variables that follow
irregular probability distributions. In this research, we used the inverse transformation technique,
which is one of the most widely used techniques, especially for the probability distributions for
which the inverse function of the cumulative distribution function can found. We applied this
technique to generate neutrosophic random variables that follow an exponential distribution or a
neutrosophic exponential distribution. This based on classical or neutrosophic random numbers that
follow a regular distribution. We distinguished three cases according to the logic that each of the
random numbers or the exponential distribution follows. We arrived at neutrosophic random
variables that, when we use them in systems that operate according to an exponential distribution,
such as queues and others, will provide us with a high degree of accuracy of results, and the reason
for this is due to the indeterminacy provided by neutrosophic logic
Simulation - inverse transformation - uniform distribution - exponential distribution - neutrosophic exponential distribution - random numbers - random variables - neutrosophic logic.
أ.د. أحمد سلامة | Prof. Dr. Ahmed Salama | 10822