我想要产生一个随机(高斯)张量对称,关于所有的轴排列。最后,我希望所有的条目都有相同的分布,所以像对所有排列的求和和用sqrt(k!)重新标度这样的技巧,其中k是我张量的顺序,不起作用。例:
import numpy as np
from itertools import permutations
noise_buffer = np.random.normal(size=n*n*n).reshape(n,n,n)/np.sqrt(6);
noise = np.zeros([n,n,n]);
for i in permutations([0,1,2]):
noise += np.tra
This previous SO question考虑将均匀分布转换为正态分布。 对于蒙特卡罗模拟,我不仅需要正态(高斯),而且需要一些计算高效的方法来从"fat-tailed"或heavy-tailed分布生成大量样本,使用给定的(64位或双精度)均匀RNG作为输入。这些分布的例子包括:对数正态分布、帕累托分布、学生分布和柯西分布。 使用逆CDF是可以接受的,给出了根据需要计算逆CDF的计算效率的方法。 该标记用于独立于语言的算法,但所需的实现是用于基本的过程化编程语言(C、Basic、过程化Swift、Python、et.al。)
我需要在(boost) tr1 c++中使用卡方分布来生成表示用户活动的随机数。有什么例子或帮助我如何开始?
我尝试了以下代码:
int main (){
std::tr1::mt19937 eng; // a core engine class
//mt19937 is a very fast random number generator algorithm
eng.seed(time(0)); //each engine has a seed method
//file to store seed
我正在尝试计算在给定的周期数后,投资回报为正的总概率。我做概率计算已经有一段时间了,所以我记不太清楚了。我做得对吗?我得到了相当低的数字。
double totalProbPos = 1;
for (int i = 0; i < maxPeriods; i++) {
totalProbPos *= (probPos / 100);
}
totalProbPos = round(totalProbPos);
System.out.println("\nThe probability that your investment will return positive afte
假设我有一些随机随机变量N,和其他一些随机变量X,我想让一个新的复合随机变量Y如下所示。
Y = \sum_{i=1}^{N} X_{i}
其中,X_i是来自与X相同分布的独立和相同分布的随机变量(抱歉,代码块,我的代表太低,无法发布图片)。
所以就密码而言,我会从你的一些事情开始
from sympy import abc, stats, S
N = stats.Geometric(name='N', p=S.One/2)
X = stats.Normal(name='X')
或者我对离散和和随机变量感兴趣的任何分布。我一直在查看文档和示例,但无法找到表示我感
我正在使用matlab来绘制满足正态分布的随机变量。我将直方图绘制为
w = 0.2;
y = randn(1, 1000)*w;
hist(y);
这显示了直方图中的变量范围从-40到40,但是这是什么呢?我认为由于正态分布的宽度是0.2,我认为变量的范围应该在-1到1之间,对吗?那么为什么hist显示从-40到40呢?如何知道随机变量的实际范围?谢谢。