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正太分布概率的C++实现下载
weixin_39820535
2019-05-12 08:00:18
利用C++实现正太分布概率函数NORMDIST(x)
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//download.csdn.net/download/caoliang610/2183994?utm_source=bbsseo
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正太
分布
概率
的
C++
实现
利用
C++
实现
正太
分布
概率
函数NORMDIST(x)
C++
按照正态
分布
来排列整型数组元素
题目要求如下: 给定一个数组input[], 如果数组长度n为奇数,则将数组中最大的元素放到output[]数组最中间的位置, 如果数组长度n为偶数,则将数组中最大的元素放到 output[] 数组中间两个位置偏右的那个位置上, 然后再按从大到小的顺序,依次在第一个位置的两边,按照一左一右的顺序,依次存放剩下的数。 这种处理后结果,如果按照元素的值表示一种
分布
的图形的话,那绘制后的图形应该是正态
分布
。 关于正态
分布
: 正态
分布
(Normal distribution)又名高斯
分布
(Gaussian distribution),是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的
概率
分布
,在统计学的许多方
Random-Number-Generator-using-Normal-Distribution:生成一个包含 1000 个正态
分布
随机(读取伪随机)数的集合,均值为 1.0,标准差为 0.5
随机数生成器使用正态
分布
生成一个包含 1000 个正态
分布
随机(读取伪随机)数的集合,均值为 1.0,标准差为 0.5 在计算机模拟中,尤其是在 Monte-Carlo 方法的应用中,通常需要生成正态
分布
的值。 下面列出的算法都会生成标准法线偏差,因为 $N(μ, σ2)$ 可以生成为 $X = μ + σZ$,其中 $Z$ 是标准法线。 所有这些算法都依赖于能够产生均匀随机变量的随机数发生器 $U$ 的可用性。 最直接的方法是基于
概率
积分变换属性:如果 $U$ 在 $(0,1)$ 上均匀
分布
,则 $Φ−1(U)$ 将具有标准正态
分布
。 这种方法的缺点是它依赖于
概率
函数 $Φ−1$ 的计算,而这不能通过解析来完成。 一种依赖于中心极限定理的易于编程的近似方法如下:生成 12 个统一的 $U(0,1)$ 偏差,将它们全部相加,然后减去 6 – 结果随机变量将具有近似标准正态分配。 事
GMM.zip_GMM
c++
_高斯混合模型
高斯混合模型GMM的
C++
实现
在高斯混合模型中需要使用
概率
更新参数的地方,程序中都简化成为了1处理,否则计算一个正态
分布
的
概率
还是挺花时间的。但是除了将
概率
换成1,其他地方还是严格按照公式的,大家可以仔细推导一下,就会看出其中的差异
ps部分功能的matlab源代码-RcppStable:用于倾斜稳定
分布
的
C++
例程的R语言包装器
ps部分功能的matlab源代码Rcpp稳定 介绍 这个 R 包包含密度、
概率
和分位数函数,以及(偏斜)稳定
分布
的随机数生成,使用 Nolan 的参数化。 除了一些顶级接口例程外,计算完全在
C++
中使用来自随附的 stable_distribution 包的例程。 偏斜稳定
分布
是正态
分布
的推广,适用于具有幂律尾部的
分布
。 该包最初是 R 的 stabledist 包的一个端口,但算法已被广泛修改以提高数值稳定性。 动机 最初的目标是通过使用
C++
来提高 stabledist 包的速度。 但是,该软件包已经发展到不仅速度更快,而且准确度更高的地步。 安装 可以通过
下载
到目录然后使用标准 R 程序安装包来安装包。 文档 标准 R 文档包含在包中,可在 man 子目录中找到。 致谢 这个包和随附的 stable_distribution 包建立在许多其他人的工作之上。 John Nolan 开发了此包中使用的偏斜稳定
分布
的积分表示。 他发布了他的 Fortran 程序 STABLE 的编译版本 3.12.02,. 它不是开源的,他也没有明确说明它的许可证。 这个包中的许多例程都是作为
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