一、功能 产生对数正态分布的随机数。 二、方法简介 对数正态分布的概率密度函数为 \[f(x)=\left\{\begin{matrix} \frac{1}{x\sqrt{2\pi }\sigma }exp\left ( - \frac{(lnx-\mu )^{2}}{2\sigma ...
一 功能 产生正态分布 N mu, sigma 。 二 方法简介 正态分布的概率密度函数为 f x frac sqrt pi sigma e x mu sigma 通常用 N mu, sigma 表示。式中 mu 是均值, sigma 是方差。正态分布也称为高斯分布。 设 r , r , ..., r n 为 , 上 n 个相互独立的均匀分布的随机数,由于 E r i frac , D r i f ...
2019-10-05 20:45 0 2121 推荐指数:
一、功能 产生对数正态分布的随机数。 二、方法简介 对数正态分布的概率密度函数为 \[f(x)=\left\{\begin{matrix} \frac{1}{x\sqrt{2\pi }\sigma }exp\left ( - \frac{(lnx-\mu )^{2}}{2\sigma ...
python正态分布随机数生成的三种方式 方法1:内置库random 使用方式:详见 https://docs.python.org/zh-cn/3/library/random.html 优点:快 缺点:每次只能生成一个,生成一组需要加循环。只支持正态分布等八种分布 ...
一、为什么需要服从正态分布的随机函数 一般我们经常使用的随机数函数 Math.random() 产生的是服从均匀分布的随机数,能够模拟等概率出现的情况,例如 扔一个骰子,1到6点的概率应该相等,但现实生活中更多的随机现象是符合正态分布的,例如20岁成年人的体重分布等。 假如我 ...
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() 在很长一段时间里我都没有区分这些方法生成的随机数究竟有什么不同,由此在做实验的时候经常会 ...
C语言 产生标准正态分布或高斯分布 随机数 产生正态分布或高斯分布的三种方法: 1. 运用中心极限定理(大数定理) 2.利用有box 和 muller 提供的,在 knuth的网上讨论过的方法 (比较 ...
//随机产生一个符合正态分布的数 u均数,d为方差 public static double Rand(double u, double d) { double u1, u2, z, x; //Random ram = new Random(); if (d < ...
Date: 2018.8.5 转载自:https://blog.csdn.net/s334wuchunfangi/article/details/8163551 功能:生成服从正态分布的随机数 语法: R=normrnd(MU,SIGMA) R=normrnd(MU ...
python机器学习库numpy---7.2、生成随机数-正态分布 一、总结 一句话总结: 正态分布主要两个函数,一个randn方法,表示标准正态分布,一个是normal方法,表示指定均值和标准差的正态分布 二、7.2、生成随机数-正态分布 博客对应课程 ...