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MATLAB随机数生成器

possion分布的参数只有一个:lambda,此参数要大于零 基本语法:poissrnd(lambda,[M,N,P,…]) 附: betarnd 贝塔分布的随机数生成器 binornd 二项分布的随机数生成器...chi2rnd 卡方分布的随机数生成器 exprnd 指数分布的随机数生成器 frnd f分布的随机数生成器 gamrnd 伽玛分布的随机数生成器 geornd 几何分布的随机数生成器 hygernd...超几何分布的随机数生成器 lognrnd 对数正态分布的随机数生成器 nbinrnd 负二项分布的随机数生成器 ncfrnd 非中心f分布的随机数生成器 nctrnd 非中心t分布的随机数生成器...ncx2rnd 非中心卡方分布的随机数生成器 normrnd 正态(高斯)分布的随机数生成器 poissrnd 泊松分布的随机数生成器 raylrnd 瑞利分布的随机数生成器 trnd 学生氏...t分布的随机数生成器 unidrnd 离散均匀分布的随机数生成器 unifrnd 连续均匀分布的随机数生成器 weibrnd 威布尔分布的随机数生成器

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伪随机数和伪随机数生成器

几个问题 为什么需要随机数? 伪随机数伪在哪里? 为何要采用伪随机数代替随机数?这种代替是否有不利影响? 如何产生(伪)随机数? 以下内容将围绕这几个问题依次说明。 2....对于一个[0,1]之间的均匀分布伪随机数生成器来说,我们有以下定义来消除确定性和随机性之间的矛盾。...那么这个算法被称为均匀分布伪随机数生成器。 ---- 定义中并没有给出具体的测试方法。一旦给出了测试方法,我们就能够确定产生的确定序列是否能被称为伪随机数了。...如果算法产生的数据通过了测试,那么就称之为均匀分布伪随机数生成器。 但是这一理论还是有一些问题的。算法中一些隐藏的可预测性可能很难被检测出来,这可能会导致错误的实验结果。...也就是说,通过均匀分布随机数,可以得到满足其他分布的随机数。 5. 问题 为何要采用伪随机数代替随机数?

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    js随机数生成器的扩展

    ()*7)+1 //规则:整篇文章,唯一能用random的地方 } 1.扩展+分区 既然是扩展,那么我给小范围随机数生成器扩展个几倍,再截取目标随机数范围不就得了。...1.1 扩展 既然是小范围随机扩展到大范围,那么肯定离不开小范围随机数生成器get7的多次调用。...当然我们最终目标很明确,目标随机数生成器get11,它的每一个随机数都会等概率映射到get7的扩展序列里面: 然后我们很快就可以想到一个公式: a*(getx - 1) + getx a是个整数,整个公式含义是...公式推广: 已知生成器getn能生成1-n的随机数,那么由getn拒绝采样得到的新生成器geta和getb(a,b都不大于n),可以生成get(a*b): get(a*b) = geta + a*(getb...刚刚好就是最完美的,如果目标生成器是质数,就让拒绝采样次数尽量少,也就是尽量靠近目标。这种随机数扩展, 套路就是超过的拒绝采样,不足的利用加法和乘法使得刚刚好到目标范围或者超过目标

    4.2K10

    揭秘Java高效随机数生成器

    1.前言 在Java中一提到随机数,很多人就会想到Random类,如果有生成随机数的需求的时候,大多数时候都会选择使用Random来进行随机数生成,虽然其内部使用CAS来实现,但是在多线程并发的情况下的时候它的表现并不是很好...2.Random Random这个类是JDK提供的用来生成随机数的一个类,这个类并不是真正的随机,而是伪随机,伪随机的意思是生成的随机数其实是有一定规律的,而这个规律出现的周期随着伪随机算法的优劣而不同...[0,10)之间的int类型的随机数,左闭右开。...这个流程比nextInt()多了几步,具体步骤如下: 首先获取31位的随机数,注意这里是31位,和上面32位不同,因为在nextInt()方法中可以获取到负数的随机数,而nextInt(int bound...最后 相信读完这篇文章以后,未来如果在实际应用中使用随机数你肯定会有新的选择。

    2.5K30

    分布式id生成器

    微软公司通用唯一识别码(UUID) Twitter公司雪花算法(SnowFlake) 基于数据库的id自增 对id进行缓存 这里我们要谈到snowflake算法了 snowflake是Twitter开源的分布式...所以id一般是正数,最高位是0 41位时间截(毫秒级),注意,41位时间截不是存储当前时间的时间截,而是存储时间截的差值(当前时间截 - 开始时间截) 得到的值),这里的的开始时间截,一般是我们的id生成器开始使用的时间...SnowFlake的优点是,整体上按照时间自增排序,并且整个分布式系统内不会产生ID碰撞(由数据中心ID和机器ID作区分),并且效率较高,经测试,SnowFlake每秒能够产生26万ID左右。...hutool-captcha ${hutool.version} ID 生成器...for (int i = 0; i < 20; i++) { executorService.execute(() -> { log.info("分布式

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    分布式id生成器实战

    微软公司通用唯一识别码(UUID) Twitter公司雪花算法(SnowFlake) 基于数据库的id自增 对id进行缓存 这里我们要谈到snowflake算法了 snowflake是Twitter开源的分布式...所以id一般是正数,最高位是0 41位时间截(毫秒级),注意,41位时间截不是存储当前时间的时间截,而是存储时间截的差值(当前时间截 - 开始时间截) 得到的值),这里的的开始时间截,一般是我们的id生成器开始使用的时间...SnowFlake的优点是,整体上按照时间自增排序,并且整个分布式系统内不会产生ID碰撞(由数据中心ID和机器ID作区分),并且效率较高,经测试,SnowFlake每秒能够产生26万ID左右。...hutool-captcha ${hutool.version} ID 生成器...for (int i = 0; i < 20; i++) { executorService.execute(() -> { log.info("分布式

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    详解分布式 ID 生成器

    微软公司通用唯一识别码(UUID) Twitter公司雪花算法(SnowFlake) 基于数据库的id自增 对id进行缓存 这里我们要谈到snowflake算法了 snowflake是Twitter开源的分布式...最高位是0 * 41位时间截(毫秒级),注意,41位时间截不是存储当前时间的时间截,而是存储时间截的差值(当前时间截 - 开始时间截) * 得到的值),这里的的开始时间截,一般是我们的id生成器开始使用的时间... * SnowFlake的优点是,整体上按照时间自增排序,并且整个分布式系统内不会产生ID碰撞(由数据中心ID和机器ID作区分),并且效率较高,经测试,SnowFlake每秒能够产生26万ID...hutool-captcha ${hutool.version} ID 生成器...for (int i = 0; i < 20; i++) { executorService.execute(() -> { log.info("分布式

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    【矩阵乘】【NOI 2012】【cogs963】随机数生成器

    [NOI2012] 随机数生成器 ★★ 输入文件:randoma.in 输出文件:randoma.out 简单对照 时间限制:1 s 内存限制:128 MB **【问题描写叙述】 栋栋近期迷上了随机算法...,而随机数是生成随机算法的基础。...栋栋准备使用线性同余法(Linear Congruential Method)来生成一个随机数列。...这样的方法须要设置四个非负整数參数m,a,c,X[0],依照以下的公式生成出一系列随机数{Xn}: X[n+1]=(aX[n]+c) mod m 当中mod m表示前面的数除以m的余数。...由于栋栋须要的随机数是0,1,…,g-1之间的,他须要将X[n]除以g取余得到他想要的数,即X[n] mod g,你仅仅须要告诉栋栋他想要的数X[n] mod g是多少就能够了。

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