我想使用Accord.NET统计框架从von Mise分布中获得一个随机值。它应该返回一个介于-pi和pi之间的浮点数,在那里它最有可能返回接近平均值的值。最终目标是让玩家执行随机漫步,在这种情况下,它更有可能朝某个方向行走。目前我只能生成一个发行版。
public class RandomWalk : MonoBehaviour {
void Start()
{
// Creates von Mises distribution with default mean 0 and concentration 1
var vo
给定一个整数范围的起始点和结束点,如何计算该范围内的正态分布随机整数?
我意识到正态分布是-+无穷大的。我猜尾部可以被截断,所以当随机数在范围之外计算时,重新计算。这提高了整数在该范围内的概率,但只要This效应是可以容忍的(<5%),就可以了。
public class Gaussian
{
private static bool uselast = true;
private static double next_gaussian = 0.0;
private static Random random = new Random();
public s
我正在使用Mersenne,以便在Matlab和C++中的项目之间有一致的随机值。但在使用randn或C++11的normal_distribution时,我无法得到一致的正态分布伪随机值。
这里是C++:
void main()
{
unsigned int mersenneSeed = 1977;
std::mt19937_64 generator; // it doesn't matter if I use the 64 or the std::mt19937
generator.seed(mersenneSeed);
std::normal_di
我使用的是MS Visual studio 2010。
现在我想用对数正态分布生成一个从3到200的随机数。
我听说“中心极限定理”可以将均匀分布转化为正态分布,但它对我来说似乎太多了,因为我的范围有198个数字:
a = random(MaxRange+1); // mean i have to write this for 198 time???!!!!
x = (a+.......)/198 ; //this will obtain a number which is a normal distribution right???
那么,我可以直接写
y = log (x); // an
Matlab具有从正态分布中提取的随机函数。
x = 0.5 + 0.1*randn()
从平均值0.5和标准差0.1的正态分布中提取一个伪随机数。
在此情况下,下面的Matlab代码是否等效于正态分布在1处0处截断的抽样?
while x <=0 || x > 1
x = 0.5 + 0.1*randn();
end