exponenta event banner

Переходные эффекты в моделировании условных средних моделей

При использовании автоматически сгенерированных данных предварительной выборки в начале моделирования часто отображаются некоторые переходные эффекты. Это иногда называют периодом горения. Для стационарных процессов функция импульсной характеристики со временем распадается до нуля. Это означает, что начальная точка моделирования в конечном итоге будет забыта. Для уменьшения переходных эффектов можно:

  • Избыточная выборка: создание путей выборки длиннее, чем требуется, и удаление начальных выборок, которые показывают переходные эффекты.

  • Рециркуляция: используйте первое моделирование, чтобы создать предварительные данные для второго моделирования.

Для нестационарных процессов отправная точка никогда не забывается. По умолчанию все реализации нестационарных процессов начинаются с нуля. Для ненулевой начальной точки необходимо указать собственные данные предварительной выборки.

Связанные примеры

Подробнее