重庆分公司,新征程启航
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1、算法一产生12个(0,1)平均分布的随机函数,用大数定理可以模拟出正态分布。算法二用到了数学中的雅可比变换,直接生成正态分布,但此算法在计算很大规模的数时 会出现溢出错误。
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2、利用瑞利分布得正态分布随机数 y1,y2 再按要求线性缩放一下到[0.01,2] 区间。
3、最后在“输出选项”中选择随机数生成的位置。单击“确定”按钮即可生成一组符合参数要求的正态分布的随机数。
4、可以使用库函数rand()。rand声明于stdlib.h,其原型为 int rand(void);功能为返回一个随机整型值。在C语言中,该值是一个正数值。
5、回答:这个要看你的具体需求,有几种方法可以推荐。
6、较复杂的:inverse CDF,直接利用累积分布函数(CDF)的反函数生成随机数,但计算中牵扯到比较复杂的误差函数erf(非初等函数)更好的:Box-Muller算法,在很长时间内都是生成正态分布随机数的标准算法。
调试程序时,随机数种子可以设常数,例如srand(54321);用 rand() 产生均匀分布随机数 x1,x2 利用瑞利分布得正态分布随机数 y1,y2 再按要求线性缩放一下到[0.01,2] 区间。
C语言中计算一个数的N次方可以用库函数pow来实现。
error\n);}}把生成的数据放入txt文件中,再导入matlab中,查看是否符合正态分布。matlab中用normplot()画图如下:很接近红线,说明很符合正态分布。再用以下代码进行精确性分析:得到H1=0,说明确实是正态分布。。
1、调试程序时,随机数种子可以设常数,例如srand(54321);用 rand() 产生均匀分布随机数 x1,x2 利用瑞利分布得正态分布随机数 y1,y2 再按要求线性缩放一下到[0.01,2] 区间。
2、一般有两种算法:算法一产生12个(0,1)平均分布的随机函数,用大数定理可以模拟出正态分布。算法二用到了数学中的雅可比变换,直接生成正态分布,但此算法在计算很大规模的数时 会出现溢出错误。
3、error\n);}}把生成的数据放入txt文件中,再导入matlab中,查看是否符合正态分布。matlab中用normplot()画图如下:很接近红线,说明很符合正态分布。再用以下代码进行精确性分析:得到H1=0,说明确实是正态分布。。
4、Rand(idum) 是随机数发发生器(0~1),idum为种子。如果使用C语言的随机数,则上面不需要传入种子。