Adapt to new bot structure

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Marco Realacci 2024-04-04 23:24:06 +02:00
parent ff7e08ada9
commit 3f84e1d831
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@ -0,0 +1,23 @@
<pre>
block MarkovChain
//external function myrandom() returns a random real number in [0, 1]
parameter Real x0 = 1;
OutputReal x;
algorithm
when initial() then
x := x0;
elsewhen sample(0, 1) then
if (myrandom() <= 0.9)
then
if (myrandom() <= 0.7)
then
x := 1.1*x;
else
x := 0.9*x;
end if;
else
x := 0.73*x;
end if;
end when;
end MarkovChain;
</pre>

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@ -0,0 +1,5 @@
L'input di un sistema software è costituito da un sensore che ogni unità di tempo (ad esempio, un secondo) invia un numero
reale. Con probabilità 0.63 il valore inviato in una unità di tempo è maggiore del 10% rispetto quello inviato nell'unità di tempo
precedente. Con probabilità 0.1 è inferiore del 27% rispetto al valore inviato nell'unità di tempo precedente. Con probabilità 0.27
è inferiore del 10% rispetto quello inviato nell'unità di tempo precedente.
Quale dei seguenti modelli Modelica modella correttamente l'environment descritto sopra

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@ -0,0 +1,21 @@
block MarkovChain
//external function myrandom() returns a random real number in [0, 1]
parameter Real x0 = 1;
OutputReal x;
algorithm
when initial() then
x := x0;
elsewhen sample(0, 1) then
if (myrandom() <= 0.7)
then
if (myrandom() <= 0.9)
then
x := 1.1*x;
else
x := 0.9*x;
end if;
else
x := 0.73*x;
end if;
end when;
end MarkovChain;

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@ -0,0 +1,23 @@
<pre>
block MarkovChain
//external function myrandom() returns a random real number in [0, 1]
parameter Real x0 = 1;
OutputReal x;
algorithm
when initial() then
x := x0;
elsewhen sample(0, 1) then
if (myrandom() <= 0.9)
then
if (myrandom() <= 0.7)
then
x := 0.9*x;
else
x := 01.1*x;
end if;
else
x := 0.73*x;
end if;
end when;
end MarkovChain;
</pre>