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Matlab中生成各种随机数的代码文件,其中包含自己编写的Zipf分布实现。

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简介:
该文件中囊括了多种随机数生成的方法,其中zipf分布的实现是作者自行编写的,并且展现出相当优秀的品质。

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客服
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  • 关于MATLABZIPF
    优质
    本文章详细介绍了在MATLAB中如何生成各种类型的随机数,并提供了编写符合Zipf分布的自定义函数代码示例。 该文件包含了多种随机数的产生方法,其中的Zipf分布是由作者自己编写的,并且是一个不错的MATLAB脚本(m文件)。
  • Java符合28概率(更新
    优质
    本项目提供了一个全面的Java库,用于生成遵循28种不同概率分布的伪随机数。此工具包适用于统计分析、模拟和科学研究等领域,持续更新以增加新功能和改进现有算法。 符合28个概率分布函数的随机数生成的Java代码实现(更新中)。目前接口中的序号后有---标识的分布尚未上传代码。
  • MATLAB正态
    优质
    本文章介绍了如何在MATLAB中使用内置函数生成服从正态分布的随机数,并简述了其应用。 在Matlab中生成N(a, b^2)的正态分布随机数。
  • MATLAB方法及示例
    优质
    本文章介绍了如何在MATLAB中使用不同的函数来生成各种类型的随机数,并提供了详细的代码示例。 在MATLAB中生成各种随机数的方法有很多,并且可以通过具体的例子来帮助理解这些方法的使用方式。例如,可以利用`rand`函数产生均匀分布的随机数,或者通过`randn`函数获得正态分布(高斯分布)的随机数值。此外还有其他一些专门用于特定类型数据或场景下的随机生成器可供选择和应用。
  • C++
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    本文将详细介绍在C++中如何使用标准库函数来生成随机数,并提供具体的实现代码示例。适合初学者学习和参考。 在C++中生成随机数需要用到`rand()`函数和`srand()`函数。需要注意的是,C++标准库并没有提供直接的`random(int number)`函数来产生随机数。 如果你只需要生成一个随机数而不需要限定范围的话,可以直接使用`rand()`函数: ```cpp #include #include // 包含 rand() 和 srand() int main() { for (int i = 0; i < 10; ++i) std::cout << rand() << ; return 0; } ``` `rand()`函数会返回一个随机的整数,这个值会在0到RAND_MAX之间。其中,RAND_MAX至少是32767。 然而,在使用`rand()`之前通常需要调用`srand()`来设置种子(seed)。如果未设定种子,默认情况下它将采用相同的数值作为输入,从而导致每次程序运行时生成的随机数序列相同。为了使每次执行都能产生不同的随机数序列,可以利用当前时间作为种子: ```cpp #include #include // 包含 rand() 和 srand() #include // 包含 time() int main() { srand(time(NULL)); // 设置当前时间为种子 for (int i = 0; i < 10; ++i) std::cout << rand() % 100 << ; // 输出范围在[0,99]的随机数 return 0; } ``` 在这个示例中,`srand(time(NULL))`使用当前时间作为种子值来初始化随机数生成器。此外,在输出随机数时我们还通过取模运算(%)将结果限制在一个较小范围内。 这样就完成了C++中利用标准库函数产生和设置范围内的随机整数的基本方法介绍。
  • Matlab
    优质
    本资源包含MATLAB中常见统计分布函数的源代码解析,涵盖正态、二项、泊松等分布,适合深入理解概率统计与编程结合的学习者。 关于常见分布如均匀分布、瑞利分布、t分布及威布尔分布的MATLAB源码,可以参考并加以借鉴。
  • C++高斯方法
    优质
    本文介绍了在C++编程环境中高效生成符合高斯(正态)分布特性的随机数的方法,包括常用的库函数及其应用示例。 根据不同的方差和均值,生成三组不同高斯分布的随机数。
  • 利用MATLABErlang方式
    优质
    本文介绍了使用MATLAB软件实现Erlang分布随机数生成的两种方法,旨在为需要模拟排队系统或网络通信等问题的研究者提供便利。 用两种不同的方法生成符合Erlang分布的随机数。
  • MATLAB并检验泊松
    优质
    本简介介绍如何使用MATLAB软件生成泊松分布的随机数,并对这些数据进行统计分析与验证。通过实例演示了理论概率与实际样本频率之间的关系,适用于初学者学习概率论和统计学的应用实践。 在MATLAB中生成符合泊松分布的随机数,并对其进行测试以验证是否符合期望的分布特性。