请问如何得到一个满足正态分布的随机数? [问题点数:50分,结帖人Cipherf]

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满足特定分布的互相相关系数为给定值的随机数
事隔两天再看这里写的东西,发现自己的理解偏差太多,这里尤其那些不是转帖来的自己草率写来的内容,仅凭当时一知半解聊作学习笔记自娱自乐而已;如果有人要参考,请务必慎重斟酌,这里的问题和错误我一般不修改. 这里的内容既不能保证反映state-of-the art的进展(比如所谓不能解决的问题可能是有容易的现成的解决方案或集成在某些知名工具里的),提到和分析这些问题的思路或想法也可能是错或漏的,并未有认真的
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如何产生正态分布随机数? 添加评论  分享 按投票排序按时间排序 28 个回答 86赞同 反对,不会显示你的姓名 Milo Yip,游戏程序员、《游戏引擎架构》译者 Porphyah、熊墩子就是xob、任路遥 等人赞同 我为了这个问题做了个开源项目 miloyip/n
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使用C语言产生正太分布的随机数之问答篇
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java随机数产生- 正态分布
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结合下面这两篇博客,做了个小例子: Struts2.0实现上传文件进度条 Jquery ProgressBar 测试页面 上图: 实例源码稍后传上,有兴趣的朋友可以下载下来看看。 下载地址:http://download.csdn.net/detail/pitt
继续随机数:接受/拒绝方法(标准正态分布
前面在逆分布函数法生成随机数(以指数分布和双指数分布为例)中已经说道了逆分布函数方法生成随机数,理论上来说的话,对于任意的分布都是可以用逆分布函数的方法得到的,因为分布函数都是单调函数,也就是是说是可逆的,当然除了一些非常极端的情况,例如,函数虽然是递增的但是在某一段为常数,这时候求逆函数的话会面临一对多的情况,不过这里需要与离散的情况分开,离散的时候,分布函数是阶梯函数,此时其逆函数就会出现一对
如何得到一个符合正态分布随机数
一般的随机数是平均分布的rn怎么得到正态分布的?有没有现成的函数?
matlab生成二维服从高斯分布的数据
由于实验需要,需要生成两类模式的数据,同时这两类数据要服从正态分布(高斯分布)。 使用matlab来实现:mu = [2 3]; SIGMA = [1 0; 0 2]; r = mvnrnd(mu,SIGMA,100); plot(r(:,1),r(:,2),'r+'); hold on; mu = [7 8]; SIGMA = [ 1 0; 0 2]; r2 = mvnrnd(mu,SIGMA,
生成服从正态分布随机数
首先,谢谢szy-8910的博文 正态分布随机数的产生  这里摘录部分: 二、任意分布随机数的产生      下面提出了一种已知概率密度函数的分布的随机数的产生方法,以典型的正态分布为例来说名任意分布的随机数的产生方法。      如果一个随机数序列服从一维正态分布,那么它有有如下的概率密度函数: (1-1) 其中μ,σ( >0)为常数,它们分别为数学期
二维高斯分布随机数
第一种方式: #include #include using namespace cv; using namespace std; #define PI 3.1415926 double AverageRandom(double min, double max)//生成一个平均分布的随机数 { int minInteger = (int)(min * 10000); int maxInt
如何模拟高斯分布的随机数发生器?
在一些算法中,经常会用到随机数,最常用的随机数有两种,一是服从均匀分布的随机数,二是服从高斯分布(正态分布)的随机数。在标准C中并没有产生高斯分布的随机数发生器,只有服从均匀分布的随机数发生器rand(),那么如何通过rand()来模拟出高斯分布特征的伪随机数呢?这就是本文的话题。 实验原理:高斯分布的随机数在概率上服从高斯分布,如果通过rand()产生某个区间的随机数,通过高斯分布的概
正态分布随机数生成
昨天给啸啸讲题的时候说到了正态分布,今天又正巧看到了公式,那么就自己生成了一下符合正态分布随机数。 C++程序如下: #include  #include  #include  #include  #include  #include  #include  #include  #include  using namespace std; cla
7647:余数相同问题 ①
描述已知三个正整数 a,b,c。现有一个大于1的整数x,将其作为除数分别除a,b,c,得到的余数相同。请问满足上述条件的x的最小值是多少?数据保证x有解。输入一行,三个不大于1000000的正整数a,b,c,两个整数之间用一个空格隔开。#include &lt;bits/stdc++.h&gt; using namespace std; int main(){ int a,b,c,x; ...
matlab 判断是否符合正态分布 lillietest
lillietest                    Lilliefors检验 常用语法                   [h,p]=lillietest(X) 说明                    返回值h为假设,只有0和1两种情况,h=0假设符合正态分布,h=1假设不符合正态分布                    返回值p为方差概率,也可以说事情的发生概率,p&...
实时随机数算法(微信红包分配算法)
用户在抢红包的时候,根据随机算法,算出这次用户要抢到多少的这么一种随机红包算法。
利用独立同分布的中心极限定理生成正态分布随机数
           多数编程语言只提供一个生成[0,1] 区间上的均匀分布数组的函数。本人的目的在于介绍如何生成一个正态分布随机数组     参考文献[1]指出了利用均匀分布生成正态分布的方法,即中心极限定理之独立同分布。 设随机变量相互独立,服从[0,1]区间上的均匀分布。则随机变量   当n足够大时,新的随机变量Y 满足标准正态分布。 但实际上,标准正态分布不一定能满足要...
POJ NOI MATH-7647 余数相同问题
问题链接:POJ NOI MATH-7647 余数相同问题。 总时间限制: 1000ms内存限制: 65536kB 描述 已知三个正整数 a,b,c。 现有一个大于1的整数x,将其作为除数分别除a,b,c,得到的余数相同。 请问满足上述条件的x的最小值是多少? 数据保证x有解。 输入一行,三个不大于1000000的正整数a,b,c,两个整数之间用一个空格隔开。输出
lua产生正态分布随机数
基于Box–Muller实现的产生符合正态分布随机数的方法 不是很严谨,够用就行了 ----正态分布随机数 期望值为0.5 范围为0~1 math.boxMullerRandom = function() local u = math.random() local v = math.random() local z = math.sqrt(-2 * math....
matlab产生符合某个分布的随机数序列
matlab中rand和randn是产生随机数的命令,链接 x=rand(1,N) 产生(0,1)区间均匀分布的长度为N的随机信号, x=randn(1,N)产生长度为N且具有零均值和单位方差的正态分布的随机信号。 matlab中产生伪随机数需要种子,把不同的种子用于不同的随机数生成器产生不同的伪随机数。链接 betarnd 贝塔分布的随机数生成器  binorn
正态分布乘积等于正态分布的证明
各种正态分布的的乘积,包括单变量,多变量正态分布的乘积为正态分布的乘积的证明。
使用C语言产生正太分布的随机数之四
C语言中任意分布随机数的产生方法 一、平均分布随机数的产生 double AverageRandom(double min,double max) { int minInteger = (int)(min*10000); int maxInteger = (int)(max*10000); int randInteger = rand()*rand(); int diffInte
C++与正态分布
正态分布(Normal distribution)又名高斯分布(Gaussiandistribution)。若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的高斯分布,记为N(μ,σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置,其标准差σ决定了分布的幅度。我们通常所说的标准正态分布是μ = 0,σ = 1的正态分布。   从上图可以看出,
用python生成各种随机分布图
在学习生活中,我们经常性的发现有很多事物背后都有某种规律,而且,这种规律可能符合某种随机分布,比如:正态分布、对数正态分布、beta分布等等。 所以,了解某种分布对一些事物有更加深入的理解并能清楚的阐释事物的规律性。现在,用python产生一组随机数据,来演示这些分布: import random import matplotlib import matplotlib.pyplot as pl
PyTorch 生成随机数Tensor(标准分布、标准正态、离散正态……)
在使用PyTorch做实验时经常会用到生成随机数Tensor的方法,比如:torch.rand()torch.randn()torch.normal()torch.linespace()均匀分布torch.rand(*sizes, out=None) → Tensor返回一个张量,包含了从区间[0, 1)的均匀分布中抽取的一组随机数。张量的形状由参数sizes定义。参数:sizes (int…) ...
MATLAB解决正态分布数据的大致方法
当我们有了一个矩阵,如何判断矩阵里面的元素是否满足正态分布,以及如何绘制图像和求参数。我根据自己最近使用matlab的一些体会,将大致方法写下。 1、矩阵元素转化成行向量 reshape()函数 example: A =      1     2     3      4     5     6      7     8     9 >> B=reshape(
Matlab判断正态分布性检验
进行参数估计和假设检验时,通常总是假定总体服从正态分布,虽然在许多情况下这个假定是合理的,但是当要以此为前提进行重要的参数估计或假设检验,或者人们对它有较大怀疑的时候,就确有必要对这个假设进行检验, 进行总体正态性检验的方法有很多种,以下针对MATLAB统计工具箱中提供的程序,简单介绍几种方法。 1)Jarque-Bera检验 利用正态分布的偏度g1和峰度g2,构造一个包含g1,g2的分布统
数字信号产生之瑞利分布的随机数
uniform.h     #pragma once class uniform { private:  double a, b, generate_num;  int * seed;  int s;  int M, N, i, j; public:  uniform()  {   M = 1048576;   N = 2045;  }  void generat
利用Box-Muller变换生成正态分布随机数
       前言        之前的文章中笔者有提到利用独立同分布的中心极限定理生成正态分布随机数,对随机数的分布特性要求越高,利用独立同分布的中心极限定理生成正态分布随机数的算法时间复杂度也越高,如果需要大量的正态分布随机数“利用独立同分布的中心极限定理生成正态分布随机数”的做法是不可取的。本文将为大家带来时间复杂度较低的算法——利用Box-Muller变换生成正态分布随机数。If...
R语言︱分布函数与概率密度+随机数产生
1、常见概率分布 ##正态分布 pnorm(1.96) #P(x1.96)注意与pnorm的区别 qnorm(0.975) #已知分布概率求x值 dnorm(0)
【机器学习】正态分布的判别函数
有很多种方法来表述模式分类器,其中用的做多e
matlab完成对符合正态分布数据的抽样
实现利用matlab对服从正态分布的数据进行抽样
randn--创建正态分布随机矩阵
randn--创建正态分布随机矩阵 【功能简介】生成正态分布的随机矩阵。 【语法格式】 1.randn([m n p ...])或randn(m,n,p,…) 生成m×n×p×…正态分布随机矩阵。 2.randn([m,n])或randn(m,n) 生成m×n正态分布随机矩阵。 3.randn(n) 生成n×n正态分布
我们是很有底线的