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MATLAB随机生成器

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 贝塔分布的随机生成器 binornd 二项分布的随机生成器...chi2rnd 卡方分布的随机生成器 exprnd 指数分布的随机生成器 frnd f分布的随机生成器 gamrnd 伽玛分布的随机生成器 geornd 几何分布的随机生成器 hygernd...超几何分布的随机生成器 lognrnd 对数正态分布的随机生成器 nbinrnd 负二项分布的随机生成器 ncfrnd 非中心f分布的随机生成器 nctrnd 非中心t分布的随机生成器...ncx2rnd 非中心卡方分布的随机生成器 normrnd 正态(高斯)分布的随机生成器 poissrnd 泊松分布的随机生成器 raylrnd 瑞利分布的随机生成器 trnd 学生氏...t分布的随机生成器 unidrnd 离散均匀分布的随机生成器 unifrnd 连续均匀分布的随机生成器 weibrnd 威布尔分布的随机生成器

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随机数和伪随机生成器

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。...,u_n)是均匀分布随机过程的独立同分布采样(V_1,V_2...V_n)的复制(在一定测试方法下对比)。那么这个算法被称为均匀分布伪随机生成器。 ---- 定义中并没有给出具体的测试方法。...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。...,那么随机变量 ? 服从 ? 。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?

1.6K20

js随机生成器的扩展

0.前言 给你一个能生成随机整数1-7的函数,就叫他生成器get7吧,用它来生成一个1-11的随机整数,不能使用random,而且要等概率。...()*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生成器get7的多次调用。...当然我们最终目标很明确,目标随机生成器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

4.2K10

揭秘Java高效随机生成器

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。

2.4K30

java 随机生成器Random、ThreadLocalRandom、SecureRandom

Random 伪随机生成器,可以传一个种子来生成随机数。 种子就是一个指定的变量,用来参与生成随机数,如果什么都不传,默认使用System.nanoTime() 来参与生成。...特点:Random 是线程安全的、不是加密安全的,因为是伪随机数。...生成指定范围随机数 public class Test { //指定随机数范围 public static void getRandom1() { Random random = new...其中的报漏洞的解释是这样说的,在对安全性要求较高的环境中,使用能够生成可预测值的函数作为伪随机数据源,会产生Insecure Randomness(不安全随机性)错误。...就是字面是的意思,安全的随机。 作用很明确,生成安全的、不可预测的随机数。 httpclient中就有使用。

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动画模拟统计随机变量生成器:离散基础篇

在本系列中,我们会从第一性原理出发,从零开始构建统计学中的常见分布的随机变量生成器,包括二项分布,泊松分布,高斯分布等。...本期通过伯努利试验串联起来基础离散分布并通过代码来实现这些分布的生成函数,从零开始构建的原则是随机变量生成器实现只依赖 random() 产生 [0, 1.0] 之间的浮点数,不依赖于其他第三方API来完成...算法实现为,使用 [0, 1] 之间的随机数 u,再将 u 等比例扩展到指定的整数上下界。 ?...伯努利分布随机数实现也很直接,将随机值 u 根据 p 决定成功或者失败。...实现代码 类别分布生成函数也扩展了伯努利分布的实现算法,将随机数 u 和累计概率向量作比较。

1.3K20
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