La Simulazione Monte Carlo

La simulazione è uno degli strumenti sperimentali più potenti e costituisce un modello della realtà composto dai processi che hanno luogo nel sistema reale studi e il cui insieme permette all’analista di comprendere le logiche di funzionamento del sistema di interesse. Il metodo di Monte Carlo svolge un ruolo di spicco nella simulazione stocastica e

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Analisi Markoviana

Le catene di Markov sono processi stocastici con la proprietà di Markov e modellizzano il comportamento di grandezze che variano nel tempo in modo randomico e con diversi andamenti. Furono inventate dal matematico russo Andrey Markov e forniscono un modello teorico per rappresentare l’evoluzione di un sistema a tempo discreto che

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L’importanza delle sospensioni nel calcolo affidabilistico

In un’analisi di affidabilità esistono diverse tipologie di dati che devono essere gestiti correttamente. Raramente in un calcolo affidabilistico si avrà a che fare con soli guasti a meno che non si analizzino dati provenienti da prove interne che non sono state interrotte (Time terminated o Failure terminated).

Quasi sicuramente si incontreranno dati sospesi o dati incompleti.

Nella stragrande maggioranza dei casi le sospensioni

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Perchè eseguire un esperimento?

“Sperimentiamo perché siamo!” Questa è la realtà, l’essere umano per natura è curioso ed è continuamente orientato verso nuovi orizzonti di conoscenza.

Le idee che regnano il cervello umano sono distorte e spesso confuse. Per ottenere una valida risposta ad ogni singolo problema è necessario ricorrere ad esperimenti randomizzati e leggere in modo adeguato le informazioni che giungono dai dati.

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