java隨機數產生- 正態分佈

阿新 • • 發佈：2019-01-10

正態分佈

java.util.Random裡的nextGaussian()，生成的數值符合均值為0方差為1的高斯/正態分佈，即符合標準正態分佈。

產生數字的範圍：任何數都有可能，不過在0左右的數字較多。

產生N(a,b)的數：Math.sqrt(b)*random.nextGaussian()+a；即均值為a，方差為b的隨機數

正態分佈 java.util.Random裡的nextGaussian()，生成的數值符合均值為0方差為1的高斯/正態分佈，即符合標準正態分佈。產生數字的範圍：任何數都有可能，不過在0左右的數字較多。產生N(a,b)的數：Math.sqrt(b)*random.next

一、為什麼需要服從正態分佈的隨機函式一般我們經常使用的隨機數函式 Math.random() 產生的是服從均勻分佈的隨機數，能夠模擬等概率出現的情況，例如扔一個骰子，1到6點的概率應該相等，但現實生活中更多的隨機現象是符合正態分佈的，例如20歲成年人的體重分佈等。假如我們在製作一個遊戲，要

http://blog.sina.com.cn/s/blog_76c31b8e0100qskf.html 在程式設計過程中，由於資料模擬模擬的需要，我們經常需要產生一些隨機數，在C#中，產生一般隨機數用Random即可，但是，若要產生服從特定分佈的隨機數，就需要一定的演

>> help normrnd NORMRND Random arrays from the normal distribution. R = NORMRND(MU,SIGMA) returns an array of random numbers chosen from a normal

Date: 2018.8.5 功能：生成服從正態分佈的隨機數語法： R＝normrnd(MU,SIGMA) R＝normrnd(MU,SIGMA,m) R＝normrnd(MU,SIGMA,m,n) 說明： R＝normrnd(MU

randn：產生均值為0，方差σ^2 = 1，標準差σ = 1的正態分佈的隨機數或矩陣的函式。用法：Y = randn(n)：返回一個n*n的隨機項的矩陣。如果n不是個數量，將返回錯誤資訊。Y = randn(m,n) 或 Y = randn([m n])：返回一個m*n的隨

Fortran中用來產生隨機數的函式是RANDOM_NUMBER（不需要再呼叫子程式RANDOM_SEED）。在fcode網站上已經對fortran產生隨機數（http://fcode.cn/guide-96-1.html）和fortran產生正態分佈的函式（http://

基於快速排序法的正態隨機數排序使用中心極限定理產生正態分佈隨機數使用快速排序法進行排序讀寫資料到記事本程式計時 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <mat

xaxis=-10:0.1:10; miu=0; delta=1; N=1000000; u1=rand(1,N); u2=rand(1,N); y1=(-2*log(u1)).^0.5; y2=

中心極限定理：設隨機變數序列{Xi}相互獨立，具有相同的期望和方差，即E(Xi)=μ,D(Xi)=σ2，令Yn=X1+...+Xn,Zn=Yn−E(Yn)D(Yn)√=Yn−nμn√σ，則Zn→N(

前言在Monte Carlo模擬技術中，許多地方都需要用到符合標準正態分佈(高斯)的隨機數來設計取樣方案，因此瞭解如何用均勻分佈隨機數(實際上是均勻分佈的偽隨機數)來生成標準正態分佈的隨機數十分重要。本文將對這個最基本的問題做討論，並提供c++11程式

大部分語言只能產生均勻分佈的隨機數。C語言用(double)rand()/RAND_MAX產生0到1之間均勻分佈的隨機數。那麼如何產生正態分佈的呢？一般，一種概率分佈，如果其分佈函式為y=F(x)，那麼，y的範圍是0~1，求其反函式G，然後產生0到1之間的隨

正態分佈 java.util.Random裡的nextGaussian()，生成的數值符合均值為0方差為1的高斯/正態分佈，即符合標準正態分佈。產生數字的範圍：任何數都有可能，不過在0左右的數字較多。產生N(a,b)的數：Math.sqrt(b)*random.nextGaussian()+a；即

#計算陣列的最大值，最小值，平均值，標準差，中位數 import numpy as np a=np.array([1, 4, 2, 5, 3, 7, 9, 0]) print(a) a1=np.max(a) #最大值 print(a1) a2=np.min(a) #最小值 print(a2) a3

最近平凡聽到關於正態分佈取樣相關的內容，突然想到一個問題：到底如何利用正態分佈取樣？正好近期模式識別課程上也有一個相關的內容，整理了一下查到的資料。一。柱狀圖估計分佈假設樣本 x N(u,θ) x~N(u, \theta), 其pdf圖如下：

我們藉助於rand()去生成高斯／正態分佈。當然，rand是偽隨機的問題在此先不考慮。（1）用Box-Muller方法，隨機抽出兩個從均勻分佈的數字和。然後那和都是正態分佈的。證明可用極座標，請參考教科書中的Box-Muller方法。 C程式碼： #

一、為什麼需要服從正態分佈的隨機函式一般我們經常使用的隨機數函式 Math.random() 產生的是服從均勻分佈的隨機數，能夠模擬等概率出現的情況，例如扔一個骰子，1到6點的概率應該相等，但現實生活中更多的隨機現象是符合正態分佈的，例如20歲成年人的體重分佈等。

1 #include <stdlib.h> 2 #include <stdio.h> 3 double gaussrand() 4 { 5 static double V1, V2, S; 6 static int phase = 0; 7

np.random.rand用法覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~Follow Me 生成特定形狀下[0,1)下的均勻分佈隨機數 np.random.rand(a1,a2,a3…)生成形狀為(a1,a2,a3…),[0,1)之間的均勻分佈隨機數 np

隨機產生服從不同分佈的資料均勻分佈——runif（） > x1=round(runif(100,min=80,max=100)) > x1 [1] 93 100 98 98 92 98 98 89 90 98 100 89