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RANDRAW是高效的随机变量生成器,支持50多个分布。

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简介:
兰德提供了一个高效的随机变量生成器,包含了超过 50 种不同的分布函数:包括但不限于 Α、英语、反对数正态分布、弧星分布、伯努利分布、贝塞尔分布、测试版分布、二项式分布、布拉德福德分布、毛刺分布、柯西分布、池化分布、卡方分布(非中心)、卡方分布(中心)、科布-道格拉斯分布、余弦分布、双指数分布、二郎分布、指数分布、极值分布、F分布(非中心)、F分布(中心)、费雪-蒂佩特分布、菲斯克分布、弗雷谢分布、毛茸茸分布式模型(Hairbrain)、伽玛分布式模型,广义逆高斯分布式模型,广义双曲几何分布式模型,贡佩茨分布式模型,甘贝尔分布式模型,半余弦分布式模型,双曲割线分布式模型,超几何逆高斯分布式模型,拉普拉斯分布式模型,物流函数,对数正态函数,洛马克斯函数,洛伦兹函数,麦克斯韦中神函数,负二项式,普通的随机变量,正态逆高斯 (NIG),帕累托 分布,帕累托2 分布,帕斯卡 分布,普朗克 分布,泊松 分布,二次方 分布,拉德马赫瑞利 分布,米 分布,半圆 分布,斯凯拉姆 分布,学生的 t 分布,三角形 分布,截断法线 分布 ,图基-拉姆达 模型 ,U型 分布 ,均匀 (连续) 冯·米塞斯沃尔德 模型 ,威布尔 模型 ,维格纳半圆 模型 ,尤尔 模型 ,泽塔 模型 ,齐夫 模型。

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客服
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  • RANDRAW - MATLAB开发
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    RANDRAW是一款高效的MATLAB工具箱,用于生成符合各种概率分布的随机数,适用于统计模拟、数据分析和科学研究。 兰德高效的随机变量生成器支持来自50多个分布的随机数生成:Α、英语、反对数正态、弧星、伯努利、贝塞尔、测试版、二项式、布拉德福德、毛刺(或柯尔莫哥洛夫)、柯西、池(可能是泊松复合型分布)、卡方(非中央和中央)、科布-道格拉斯余弦函数形式的分布、双指数、二郎(可能是指拉普拉斯变换相关的分布)、指数、极值类型I和II、F(非中心与中心)、费雪-蒂佩特分布、菲斯克或帕雷托型IV分布、弗雷谢分布(又称海夫利泽分布)、毛茸茸的可能是指广义误差分布的一种变体形式、伽玛函数相关的各种概率密度函数、广义逆高斯和双曲几何布朗运动相关模型中的随机变量生成器、贡佩茨曲线所对应的生存分析中使用的统计模型产生的随机数、甘贝尔分布(或称截断正态)、半余弦波形的分布、双曲割线分布或者称为柯西-洛伦兹分布的一种变体形式,超几何逆高斯即Wald二项式分布相关的生成器、拉普拉斯相关概率密度函数下的随机数产生机制、逻辑斯特或S型曲线描述的概率模型中的随机变量生成器、对数正态和其变形的Lomax(帕累托第二类)以及洛伦兹分布,麦克斯韦-玻尔茨曼速度分布相关的统计量计算方法中产生的随机数、负二项式分布下的概率事件模拟器、普通或标准形式的概率模型中的随机变量生成机制、正态逆高斯(NIG)金融建模和风险分析领域广泛使用的理论框架下所产生的各种类型的随机数据,帕累托(第一类)与第二类型相关的统计量计算方法中产生的随机数、帕斯卡分布下的概率事件模拟器、普朗克分布在物理学中的应用及相关模型的生成机制、泊松过程或计数过程相关的时间序列分析工具箱中的参数估计和假设检验功能实现所需的各类随机变量,二次方即χ²分布,在统计学中有重要应用的各种类型的随机数据生成方法,拉德马赫瑞利分布(可能是指二项式分布的一种变形),米分布或者称Rice或Nakagami-m分布在无线通信领域的广泛应用下的各种类型的数据模拟机制、半圆型Wigner半圆定律相关的数学模型中的概率事件的随机化过程实现工具箱中生成的各种类型的随机变量,斯凯拉姆即Skellam分布在统计学中有重要应用的概率密度函数下所产生的各类数据分布形式, 学生t-检验相关理论框架下的各种类型的数据模拟机制、三角形分布作为连续均匀分布的一种变形所产生出的随机数序列、截断法线相关的概率事件生成器在金融工程和风险管理中的广泛应用,图基-拉姆达(Tukey-Lambda)变换工具箱中产生的各类形式的概率密度函数下所需的各种类型的随机数据模拟机制,U型或称为U形分布,在描述某些特定现象时具有独特优势的连续分布模型下的各类概率事件生成器、均匀分布相关的统计量计算方法及其变形版本在不同场景中的应用实现所需的参数估计和假设检验功能工具箱中产生的各种形式的数据序列,冯·米塞斯(Von Mises)分布在环形数据或方向统计数据领域广泛使用的形式下所产生的随机数序列及概率事件生成器、威布尔分布下的各类统计量计算方法及其变形版本在不同场景中的应用实现所需的参数估计和假设检验功能工具箱中产生的各种形式的数据模拟机制,维格纳半圆定律相关的数学模型中的概率事件的随机化过程实现工具箱中产生的各类数据分布形式, 尤尔-辛普森悖论相关理论框架下的概率密度函数下所产生的各类数据序列、泽塔分布在数论和统计学领域具有重要应用的各种类型的随机变量生成机制,齐夫分配在自然语言处理及信息检索中的广泛应用的相关模型的参数估计工具箱中产生的各种形式的数据分布。
  • Gamma-Random:伽玛
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    Gamma-Random是一款用于统计分析和模拟的工具,专门设计用来生成符合伽玛分布的随机数。它为研究人员、工程师及数据科学家提供准确且高效的概率模型支持。 伽玛随机变量可以用于创建一个或数组,并填充来自该分布的值。要使用它,请先安装`npm install distributions-gamma-random`。 用法如下: ```javascript var random = require(distributions-gamma-random); ``` 调用 `random([dims][, opts])` 可以生成一个随机数或者创建并填充数组,其中参数 `dims` 可以为指定长度的正整数或表示维度大小的正整数数组。如果未提供 `dims` 参数,则该函数将从伽玛分布返回单个随机值。 例如: ```javascript var out; // 设置种子 random.seed = 2; out = random(5); // 返回 [~0.192, ~0.319, ~0.714, ~0.861, ~0.974] ``` 上述代码展示了如何使用给定的库生成一组随机数,并设置了种子以确保结果可重复。
  • C++
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    C++高效随机数生成器是一款专为C++编程语言设计的高性能随机数生成工具,它能够快速、准确地产生各种分布下的伪随机数。 在计算旅行商问题中的欧几里得距离时,我试图使用 3-opt 算法来交换某些节点;因为大多情况下我有大约超过500个节点,需要随机地选择至少13的节点进行交换。 所以我需要一个快速产生随机数的函数(标准函数rand()太慢了)。不需要多么巧妙,差不多行了。 注:忘了说,无法使用除了标准库(比如 STL, iostream 等)以外的库。其他人的答案提到了 Marsaglia 的 Xorshift 算法,但是没人贴代码。
  • 均匀、瑞利和正态序列
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    本项目专注于开发能够生成满足均匀分布、瑞利分布及正态分布特性的随机数序列的算法。这些序列在统计模拟与数据分析中扮演着重要角色,为科学研究提供了强大的工具支持。 这是我用C语言编写的一份报告,内容涵盖了生成三种随机分布的代码、公式及图片。有兴趣的朋友可以参考一下。希望各位读者能够理解并尊重不同的观点,不要恶意评论。
  • 不同方法-MATLAB开发
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    本项目提供了一套MATLAB工具箱,用于生成多种常见及复杂随机变量的概率分布。通过简洁高效的代码实现,便于科研与教学中进行统计模拟和数据分析。 均匀随机变量、指数随机变量、Erlang 随机变量、伯努利随机变量、二项式随机变量、几何随机变量以及负二项式随机变量均是概率论中的重要概念,而正态分布则是统计学中常见的连续型概率分布。线性同余生成器 (LCG) 是一种用于产生伪随机数序列的算法,它基于不连续分段线性的方程式来计算这些数字。该方法被认为是最早和最著名的伪随机数生成技术之一。 此外,在处理这类问题时还会用到逆变换采样法以及Box-Muller变换等技巧来进行特定分布下的随机变量抽样或正态分布的模拟。
  • 程序
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    本程序用于生成遵循高斯(正态)分布的随机数,适用于统计分析、模拟实验及科学研究等领域。 可以直接运行的m文件用于生成N个高斯分布的随机数。
  • 柯西数_Matlab_柯西_
    优质
    本文介绍了如何使用Matlab编程语言来生成符合柯西分布的随机数。通过提供的代码示例和解释,帮助读者理解和实现这一统计学中的重要概念。 利用MATLAB生成柯西分布随机数的方法包括原理介绍和代码实现。可以一键完成从理论到实践的全过程。 1. **原理**:在统计学中,柯西分布也称为洛伦兹分布或Breit–Wigner分布,是一种连续概率分布。其特点是具有较长的尾部,并且均值、方差等一阶矩不存在。 2. **代码实现**: - 可以使用MATLAB内置函数`rand`生成均匀分布随机数,再通过变换公式将其转化为柯西分布随机数。具体步骤如下: ```matlab function r = cauchyRandom(n, location, scale) % n: 生成的随机数数量 % location: 柯西分布的位置参数(默认为0) % scale: 柯西分布的比例参数(默认为1) if nargin < 3 || isempty(scale) scale = 1; end u = rand(1, n); % 产生均匀分布随机数 r = location + scale * tan(pi * (u - 0.5)); % 变换公式得到柯西分布的随机数 ``` 通过上述方法,可以方便地在MATLAB环境中生成所需的柯西分布随机数。
  • 层混合线性
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    本研究提出了一种高效且准确的分层混合线性支持向量机分类算法,通过优化模型结构提升了大规模数据集上的分类性能。 基于分层混合线性支持向量机的高效分类器。
  • Python纤维
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    本项目利用Python编程语言生成遵循特定概率分布的虚拟纤维集合,适用于材料科学与工程领域的模拟研究。 Python生成随机分布的纤维可以用于模拟材料科学中的各种应用场景。通过使用Python编写代码,我们可以创建一个模型来随机放置纤维,从而研究它们在复合材料中的行为和性能。这通常涉及到利用numpy或random库来实现特定的概率分布函数,并结合matplotlib进行可视化分析。 这种方法不仅有助于深入理解不同排列对机械特性的影响,还可以用于优化设计过程以及预测产品的长期可靠性。