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均匀随机数的产生
...0.9的概率是0,以0.1的概率是服从正太分布的
随机数
,多谢
答:
clear;clc;A = randn(1,1000); %%%%
产生
1000个正太分布
随机数
B = rand(1,1000); %%%% 产生0-1
均匀
分布随机数 B(B>0.1) = 0; %%%% 0.9的概率为0 tip = find(B<0.1); %%%% 0.1的概率为正太分布随机数 B(tip) = A(tip);
如何在ADAMS中
产生
0—1之间的
随机数
。
答:
生成伪
随机数
2,randn生成标准正态分布的伪随机数(均值为0,方差为1)主要语法:和上面一样3,randi生成
均匀
分布的伪随机整数主要语法:randi(iMax)在开区间(0,iMax)生成均匀分布的伪随机整数randi(iMax,m,n)在开区间(0,iMax)生成mXn型随机矩阵r=randi([iMin,iMax],m,n)...
一道数学概率题
答:
X>Y} 即图中的阴影部分,面积为SA=0.5.这是一个几何概型,所以P(A)=SA / SΩ =0.5 /4 =0.125.答:小王离家前不能看到报纸的概率是0.125.…(6分)(2)用计算机
产生
随机数摸拟试验,X是0-1之间的
均匀随机数
,Y也是0-1之间的均匀随机数,各产生100个.2X+6表示早上6点-8点,2Y...
正态分布形成的原理
答:
七、一维正态随机数的检验 我们已经基本搞清伪
随机数的产生
原理,由于并不是真正的随机数,很自然的问题是,它们是否具有真正随机数的那些统计性质如参数大小、独立性,
均匀
性等等。设:随机数具有连续的分布函数F(X),则随机变量R=(X)是均匀分布(0,1)的随机变量,因此如果R通过统计检验随机变量...
电脑中的
随机数
是怎么生成的(硬件方面的原理)
答:
比如“世上没有两片形状完全相同的树叶”,这正是点到了事物的特性,即随机性,但是每种树的叶子都有近似的形状,这正是事物的共性,即规律性。从这个角度讲,你大概就会接受这样的事实了:计算机只能
产生
伪随机数而不能产生绝对
随机的随机数
。(严格地说,这里的计算机是指由冯诺依曼思想发展起来的...
python中在指定概率分布的情况下,为什么设定
随机数
种子仍影响random.c...
答:
而是影响计算机
产生随机数的
情况,你运行1000次结果一定和我一样,就是因为我们的随机种子给的都是一样的。随机种子我们知道计算机无法产生真正的随机数,是通过算法产生的伪随机数,但具有类似于真正随机数的统计特征,如
均匀
性、独立性等。随机种子的作用在于给定这个产生随机数算法的初值。给定后会影响...
线性同余 是什么
答:
若将
产生的
随机数作简单的变换X=a+(b-a)r,就能得到在区间〔a,b〕上均匀分布的随机数X。如果与取整或舍入函数结合运用,还可得到离散均匀分布的随机数,给计算机模拟提供了方便。但在很多情况下进行计算机模拟需要用到按某些特定规律分布的非
均匀随机数
。例如,在离子通道门控模型的模拟研究中,就经常要用到服从...
随机数
表法的步骤
答:
(每户居民编号为2数)第二步:在上面的表中,
随机
确定抽样的起点和抽样的顺序。假定从第一行,第6列开始抽,抽样顺序从左往右抽。(横的数列称“行”,纵的数列称为“列”。因此此处第六列为数字3。)第三步:依次抽出号码,由此
产生
10个样本单位号码为:37、38、63、69、64、73、66、14、69...
...0,标准差为 1 的(2 行 4 列)2× 4 个正态
随机数
答:
换个容易理解的,你要
产生
0到1的
均匀
分布(1行4列),如 >> rand(1,4)ans = 0.8147 0.9058 0.1270 0.9134 很明显的,你产生的4个数分布不是均匀的等差分布,但其产生的方式是0到1内均匀的,产生每个
数的
概率是相等的。明白?至于random的功能,可以 >>help random ...
在MATLAB中建立
随机数
矩阵
答:
matlab A = rand(10,10)*100; %
产生
0到100之间的
随机数
矩阵 B = (A > 40 & A < 60); % 产生逻辑数组,符合条件的元素为1,否则为0 A(B) = NaN; % 将符合条件的元素用NaN替换 上述代码中,rand(10,10)*100产生10×10的随机数矩阵,其中每个元素都在0到100之间
均匀
分布。然后,...
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7
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9
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