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高尔顿钉板试验的概率论实验代码

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简介:
本项目通过编程实现高尔顿钉板试验,模拟小球穿过钉子阵列并落入口袋的过程,展示中心极限定理及正态分布规律。 概率论实验中的高尔顿钉板试验代码与投硬币的代码可以用来模拟随机过程的概率分布情况。这类代码通常用于教育目的,帮助学生理解中心极限定理以及二项式分布等概念的实际应用。 对于高尔顿钉板(也被称为贝特朗盒模型),通过编程我们可以观察到大量小球经过一系列障碍物后形成的钟形曲线,这反映了自然界中常见的正态分布现象。而投硬币实验则可以用来演示随机事件的概率特性及其在多次重复试验中的稳定性表现。 这些简单的概率论实验代码不仅能够加深对理论知识的理解,还能激发学习者进行更多探索的兴趣和动力,在实际问题解决中有广泛的应用价值。

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    本项目通过编程实现高尔顿钉板试验,模拟小球穿过钉子阵列并落入口袋的过程,展示中心极限定理及正态分布规律。 概率论实验中的高尔顿钉板试验代码与投硬币的代码可以用来模拟随机过程的概率分布情况。这类代码通常用于教育目的,帮助学生理解中心极限定理以及二项式分布等概念的实际应用。 对于高尔顿钉板(也被称为贝特朗盒模型),通过编程我们可以观察到大量小球经过一系列障碍物后形成的钟形曲线,这反映了自然界中常见的正态分布现象。而投硬币实验则可以用来演示随机事件的概率特性及其在多次重复试验中的稳定性表现。 这些简单的概率论实验代码不仅能够加深对理论知识的理解,还能激发学习者进行更多探索的兴趣和动力,在实际问题解决中有广泛的应用价值。
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    简介:高尔顿钉板实验是一种展示概率分布的经典模型,通过小球从高处落下穿过一系列交错排列的钉子,最终在底部形成类似正态分布的图案。 高尔顿钉板试验是一个不错的教学素材,我找了很久才找到。
  • 演示器
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    高尔顿钉板实验演示器是一种用于展示概率分布和统计规律的教学工具,通过小球落入不同格子的现象直观地解释正态分布的概念。 这是一款非常不错的模拟器,由我使用VC编写并原创制作的,非常适合教师在教学过程中使用。之所以决定开发这个工具,是因为我发现很难在网上找到符合需求的相关资源。现在我将它分享给所有老师及同学们,希望能对正在讲解正态分布知识的老师们有所帮助。
  • 正态分布演示
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    简介:本实验通过高尔顿钉板模型展示随机现象下的统计规律,直观呈现大量独立二项试验的结果趋近于正态分布的过程。 正态分布钉板演示实验(高尔顿钉板)是一种经典的概率统计演示工具,通过观察小球在钉子阵列中的下落路径来模拟随机过程,并展示出接近于正态分布的结果模式。这种实验不仅直观地解释了中心极限定理的概念,还帮助人们更好地理解大量独立随机变量之和的特性及其趋近于正态分布的现象。
  • 斯牛MATLAB(CSE 608, 2018 数值分析
    优质
    本段MATLAB代码实现高斯-牛顿迭代算法,用于求解非线性最小二乘问题。适用于数值分析课程实验教学与科研工作,出自2018年CSE 608课程。 高斯牛顿继承法MATLAB代码sec-cse-608-2018数值分析实验室这个GitHub项目包含在CSE608数值分析实验室2018届会议期间完成的所有代码。所有代码均位于以实验编号名称命名的特定文件夹中,仅供实践使用。严禁将这些代码用于任何非法或恶意目的。 详细信息如下: - 实验1:MATLAB简介 - 包含一些具有功能并绘制GPA的基本MATLAB练习。 - 实验2:使用Excel进行数值分析 - 使用Excel的图形方程、二分法、假位置法等方法,并完成相关家庭作业,如计算e^x, Sinx, Cosx及NewtonRaphson方法的应用。 - 实验3:Maclaurin系列 - 包括对e^x、sin x和cos x的Maclaurin级数展开进行研究。 - 实验4:包围曝光法、二分法和假位置法 - 对这些数值分析中的基础方法进行了探讨与实现。 - 实验5:开放方法 - 涉及定点迭代、Newton-Raphson方法以及正割和修正的割线方法的应用实践。 - 实验6:梯形规则、辛普森1/3规则及辛普森一家3/8规则 - 对数值积分中的这些基本技术进行了详细的探讨与应用,包括单个应用程序和多个应用程序的情况。 - 实验7: - 包括使用MATLAB进行行列式的计算、逆矩阵求解联立方程以及通过高斯消元法(Gauss-Seidel)、LU分解等方法的应用。
  • 广工
    优质
    《广工概率论试题》是一份针对广东工业大学学生编写的概率论课程考试题目集,包含多种类型的练习题,旨在帮助学生深入理解概率论的基本概念和应用技巧。 广工往年概率论试卷包含考试重点及答案,有助于同学们更好地掌握知识点。
  • 考研必备,笔记大全
    优质
    本资料汇集了考研概率论科目的核心知识点与解题技巧,提供全面系统的复习指导和精选例题解析,助考生高效备考。 大学数学概率论笔记复习资料适用于考研及平时课程考试使用。
  • 【WHUT】《人工智能》课程报告:A*算法仿真
    优质
    本简介为《人工智能概论》课程中关于A*算法仿真实验的总结报告。内容涵盖算法原理、实验设计及实现细节,旨在通过实践加深对搜索算法的理解和应用能力。 请下载并安装附件(虚拟实验软件-启发式搜索.rar)里的智能搜索算法教学实验系统,并按照以下步骤进行A*算法的仿真实验: 1. 单击“A*算法介绍”,回顾A*算法的基本原理。 2. 在“A*算法演示程序”中,选择“自动寻路问题演示”进行仿真实验: 2.1 设置起点、终点和障碍物:选中“起点”并单击某一方格可设置起点,选中“终点”并单击某一方格可设置终点;选中“墙”并单击若干个方格以添加障碍物。若要清除所有设置,请点击“重置”。 2.2 运行A*算法:点击“开始”,可以看到当前节点的代价g(搜索深度,即已经经过的步数)、估计代价h(起点到终点的曼哈顿距离)以及估价函数值f(f=g+h)。通过单击若干次“下一步”来逐步查看扩展的状态节点。深蓝色边框表示正在扩展的状态节点;天蓝色方格代表open表中的待扩展状态;灰色方格则为已加入closed表且不再被考虑的节点,直至搜索到终点或者点击“继续”,直接跳至最终结果。如果需要重新开始实验,请单击“重置”。 2.3 结果记录:请拍摄或截图显示达到目标位置时的状态图,并记录下A*算法的具体过程和关键数据点。 请注意按照上述步骤操作,以确保顺利完成仿真实验并准确理解A*算法的工作机制。
  • Rocky Dem 三维模型展示
    优质
    Rocky Dem 高尔顿板三维模型展示通过动态模拟高尔顿板实验,直观呈现随机分布与正态分布规律,适用于教学演示及数据分析。 Rocky Dem 高尔顿板三维模型展示了高尔顿板的概念,并将其以三维形式呈现出来。
  • 汉密Python
    优质
    《汉密尔顿的Python代码》是由作者编写的,通过展示与美国开国元勋亚历山大·汉密尔顿相关的数据和历史事件的Python编程实例,带领读者探索数据分析的魅力。 汉密尔顿 Python代码,用于学习目的。