如何产生满足一定概率分布的随机数？

smwu 2003-11-14 02:06:51

或者是可以实现这种功能的软件（可编程 mathematic我会但好像没有这种功能）

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smwu 2003-11-18

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ok 多谢了

hellomartin 2003-11-14

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xue xi

saint001 2003-11-14

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matlab的随机数生成函数
betarnd
Beta random numbers.

binornd
Binomial random numbers.

chi2rnd
Chi-square random numbers.

exprnd
Exponential random numbers.

frnd
F random numbers.

gamrnd
Gamma random numbers.

geornd
Geometric random numbers.

hygernd
Hypergeometric random numbers.

lognrnd
Lognormal random numbers.

nbinrnd
Negative binomial random numbers.

ncfrnd
Noncentral F random numbers.

nctrnd
Noncentral t random numbers.

ncx2rnd
Noncentral Chi-square random numbers.

normrnd
Normal (Gaussian) random numbers.

poissrnd
Poisson random numbers.

raylrnd
Rayleigh random numbers.

random
Parameterized random number routine.

trnd
Student's t random numbers.

unidrnd
Discrete uniform random numbers.

unifrnd
Continuous uniform random numbers.

weibrnd
Weibull random numbers.

saint001 2003-11-14

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想得到一种能够产生任意分布的随机数的实用算法是不容易的
虽然概率书上给出了求概率分布函数反函数的方法
每一种概率分布往往有特定的生成方法

matlab的统计工具箱有很多随机数生成的函数
估计可以满足一般的需要了

用labview实现的正态分布的随机数并生成对应的直方图(Achieved with labview normally distributed random numbers and generate the corresponding histogram)

本文实例讲述了Python使用numpy产生正态分布随机数的向量或矩阵操作。分享给大家供大家参考，具体如下：简单来说，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，在统计学的许多方面有着重大的影响力。一般的正态分布可以通过标准正态分布配合数学期望向量和协方差矩阵得到。如下代码，可以得到满足一维和二维正态分布的样本。示例1（一维正态分布）： # coding=utf-8 ''' 作者：采石工来源：知乎 ''' import numpy as np from numpy.li

计算机算法设计与分析计算机算法设计与分析(共30张PPT)全文共30页，当前为第1页。 2 学习要点理解产生伪随机数的算法掌握数值随机化算法的设计思想掌握蒙特卡罗算法的设计思想掌握拉斯维加斯算法的设计思想掌握舍伍德算法的设计思想计算机算法设计与分析(共30张PPT)全文共30页，当前为第2页。 3 随机数 随机数在随机化算法设计中扮演着十分重要的角色。在现实计算机上无法产生真正的随机数，因此在随机化算法中使用的随机数都是一定程度上随机的，即伪随机数。线性同余法是产生伪随机数的最常用的方法。由线性同余法产生的随机序列a0,a1,…,an满足其中b 0，c 0，d m。d称为该随机序列的种子。如何选取该方法中的常数b、c和m直接关系到所产生的随机序列的随机性能。这是随机性理论研究的内容，已超出本书讨论的范围。从直观上看，m应取得充分大，因此可取m为机器大数，另外应取gcd(m,b)=1，因此可取b为一素数。计算机算法设计与分析(共30张PPT)全文共30页，当前为第3页。 4 数值随机化算法计算机算法设计与分析(共30张PPT)全文共30页，当前为第4页。常求解数值问题。往往得到近似解。近似解的精度随计算时间增加而提高。 5 计算机算法设计与分析(共30张PPT)全文共30页，当前为第5页。 6 用随机投点法计算值设有一半径为r的圆及其外切四边形。向该正方形随机地投掷n个点。设落入圆内的点数为k。由于所投入的点在正方形上均匀分布，因而所投入的点落入圆内的概率为。所以当n足够大时，k与n之比就逼近这一概率。从而 double Darts(int n) { // 用随机投点法计算值 static RandomNumber dart; int k=0; for (int i=1;i <=n;i++) { double x=dart.fRandom(); double y=dart.fRandom(); if ((x*x+y*y)<=1) k++; } return 4*k/double(n); } 计算机算法设计与分析(共30张PPT)全文共30页，当前为第6页。 7 计算定积分设f(x)是[0，1]上的连续函数，且0 f(x) 1。需要计算的积分为 ,积分I等于图中的面积G。在图所示单位正方形内均匀地作投点试验，则随机点落在曲线下面的概率为假设向单位正方形内随机地投入n个点(xi,yi)。如果有m个点落入 G内，则随机点落入G内的概率计算机算法设计与分析(共30张PPT)全文共30页，当前为第7页。 8 解非线性方程组求解下面的非线性方程组其中，x1,x2,…,xn是实变量，fi是未知量x1,x2,…,xn的非线性实函数。要求确定上述方程组在指定求根范围内的一组解在指定求根区域D内，选定一个随机点x0作为随机搜索的出发点。在算法的搜索过程中，假设第j步随机搜索得到的随机搜索点为xj。在第j+1步，计算出下一步的随机搜索增量 xj。从当前点xj依 xj得到第j+1步的随机搜索点。当x< 时，取为所求非线性方程组的近似解。否则进行下一步新的随机搜索过程。计算机算法设计与分析(共30张PPT)全文共30页，当前为第8页。 9 舍伍德算法计算机算法设计与分析(共30张PPT)全文共30页，当前为第9页。总能求得问题的一个解，且所求得的解总是正确的。在确定性算法中引入随机性将其改造成一个舍伍德算法，可消除或减少问题好坏实例间的差别。 10 计算机算法设计与分析(共30张PPT)全文共30页，当前为第10页。 11 舍伍德(Sherwood)算法设A是一个确定性算法，当它的输入实例为x时所需的计算时间记为tA(x)。设Xn是算法A的输入规模为n的实例的全体，则当问题的输入规模为n时，算法A所需的平均时间为这显然不能排除存在x Xn使得的可能性。希望获得一个随机化算法B，使得对问题的输入规模为n的每一个实例均有这就是舍伍德算法设计的基本思想。当s(n)与tA(n)相比可忽略时，舍伍德算法可获得很好的平均性能。计算机算法设计与分析(共30张PPT)全文共30页，当前为第11页。 12 舍伍德(Sherwood)算法复习学过的Sherwood算法：（1）线性时间选择算法（2）快速排序算法有时也会遇到这样的情况，即所给的确定性算法无法直接改造成舍伍德型算法。此时可借助于随机预处理技术，不改变原有的确定性算法，仅对其输入进行随机洗牌，同样可收到舍伍德算法的效果。例如，对于确定性选择算法，可以用下面的洗牌算法shuffle将数组a中元素随机排列，然后用确定性选择算法求解。这样做所收到的效果与舍伍德型算法的效果是一样的。 template void Shuf

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