该matlab代码函数“random_Generator”用于根据任意定义的概率密度函数构造随机样本。

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
MATLAB代码的续行功能，依赖于遵循连续性的随机数生成器，能够根据任意定义的概率密度函数（pdf）构建随机样本。该构造函数，基于给定的概率密度函数（pdf）f(x)，进而计算出相应的累积密度函数（cdf）F(x)，使其在零点开始，直至变为一个单位值。假设我们拥有从[0,1]区间均匀分布产生的随机数集合{F_i}，并伴随的{x_i}，使得F(x_i) = F_i，这些随机数则遵循着由概率密度函数f(x)所定义的分布规律。鉴于以上观察结果，我们采用延续方法来确定{x_i}的值。值得注意的是，$F(x)$ 是一个随着 x 单调递增而增加的函数。假设 x 位于 [a, b] 区间内，且连续性从 x = a 开始持续到 x = b。在这种延续方法中，$F(x)$ 的递增特性以及事件处理程序的应用，用于识别 F_i 的值。相应地，$x_i$ 就是我们所需要的随机数。延续方法已经在 COCO 工具箱中实现，COCO 是一个基于 MATLAB 的数值延续工具箱。请查阅 COCO 的相关信息和安装指南进行进一步了解。为了使用此存储库中的代码，您需要首先安装 COCO 工具箱，然后将此存储库中的 randomGenerator 文件夹放置到目录...\coco 中。如果您在使用代码过程中遇到任何疑问，可以通过与我联系进行咨询。请务必在引用本文时参考以下两篇论文：[1] Dankowicz, H. & Schilder, F. (2013). Continuation Recipes (Volume 11). SIAM.

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

MATLAB代码续行-随机数生成器：根据指定的概率密度函数创建随机样本的构造函数

优质

本段介绍如何使用MATLAB编写代码以实现基于特定概率密度函数的随机数生成。通过构建一个灵活的构造函数，可以高效地创建符合用户需求的随机样本数据集。基于MATLAB的代码续行可以用来构建一个随机数生成器。这个生成器能够根据任意给定的概率密度函数（pdf）f(x)，产生符合该分布特性的随机样本。对于给定的概率密度函数 f(x)，我们可以构造相应的累积概率分布函数 F(x) ，其值域为从0到1之间。如果我们有一组由[0, 1]区间内均匀分布产生的随机数{F_i}，那么可以通过解方程F（x）= F_i来找到对应的{x_i} 值，这些 x_i 将遵循给定的 f(x) 分布。为了实现这个过程中的连续性查找步骤以获得满足条件的 {x_i} ，我们使用了延续方法。这种方法在COCO工具箱中实现了；这是一个基于MATLAB开发出来的用于数值分析和解题的技术平台，专门处理各种复杂问题。关于如何安装及使用该工具，请参考相关的文档或联系作者获取帮助。如果您计划引用此技术的相关工作，在撰写论文时请考虑以下两篇文献： 1. Dankowicz, H., & Schilder, F. (2013). Recipes for Continuation: A User Guide for COCO v. 4.x. 2. [此处省略了具体参考]

MATLAB开发之随机数生成：具备任意分布的概率密度函数分析

优质

本教程深入讲解在MATLAB中使用自定义概率密度函数生成随机数的方法，帮助用户掌握复杂数据模拟与统计分析技能。在MATLAB开发中生成1随机数，并根据任意分析表示的概率密度函数进行处理。可以根据给定的PDF表达式来生成相应的随机数。

Matlab代码用于绘制Nakagami分布的概率密度函数(PDF)

优质

这段简短教程提供了使用MATLAB软件包来绘制Nakagami概率分布函数的方法和步骤。通过具体代码示例帮助用户掌握其PDF（概率密度函数）的应用及可视化技巧。适合通信工程领域的研究者与学生学习参考。 Nakagami分布是通信系统中常见的概率分布之一。这段 MATLAB 代码用于绘制 Nakagami 分布，并且可以根据需要调整参数值。

稳定分布的概率密度函数、参数估计、随机数生成及累积分布函数

优质

本研究探讨了稳定分布的相关理论与应用实践，包括概率密度函数解析表达式、参数估计方法、随机数生成算法以及累积分布函数的计算。 stable分布的概率密度函数、参数估计方法、随机数生成以及累积密度函数的相关内容。

稳定分布的概率密度函数、参数估计、随机数生成及累积分布函数

优质

本研究探讨了稳定分布的关键特性，包括概率密度函数和累积分布函数，并介绍了参数估计方法与随机数生成技术。 stable分布的概率密度函数、参数估计方法、随机数生成以及累计密度函数的相关内容。

概率密度分布函数图表.rar_matlab 概率密度_分布概率密度_概率密度图表_正态函数_韦伯分布

优质

本资源包含多种概率密度分布函数的MATLAB绘制代码及图表，包括但不限于正态分布与韦伯分布，适用于学习和研究概率统计中的分布特性。使用MATLAB仿真了常用的概率分布图，包括瑞利分布、对数正态分布和韦布尔分布的概率密度函数图像。

MATLAB中的概率密度函数非参数估计代码-MSAL: MSAL

优质

MSAL是一款用于在MATLAB环境中进行数据驱动的概率密度函数非参数估计的工具包。它提供了多种算法来实现灵活的数据分析和建模需求，适用于统计学、机器学习及信号处理等多个领域。概率密度函数的非参数估计在Matlab代码中的应用涉及一种名为多标准优化主动学习（MSAL）算法的方法。这种算法的核心在于选择最具关键性的实例，并通过与Oracle系统的交互获取这些实例的标签信息。单纯地挑选具有高信息量或代表性的未标记样本可能导致采样偏差或是聚类依赖性问题。本段落提出了一种新颖的策略，即多标准优化主动学习（MSAL）方法，旨在同时考虑所选实例的信息度、代表性以及多样性这三个因素。具体而言，信息度是通过软最大预测的熵来衡量；而代表性的评估则基于非参数估计所得的概率密度函数来进行。这两个指标被合并为一个优化目标，以期减少模型不确定性，并促进探索未标记数据中的潜在分布模式。此外，为了防止选择过于相似的数据点，多样性也被引入作为约束条件——通过计算关键实例间的差异来实现这一目的。研究在Matlab R2017a软件环境下进行实验验证。研究成果已发表并拥有DOI编号：10.1109/ACCESS.2019.2914263，且被WOS数据库收录（引用号为：WOS: 000470246900001）。

Python：三维概率密度函数

优质

本文章介绍了如何使用Python语言实现三维空间中的概率密度函数，并提供了具体的代码实例和可视化方法。二维高斯分布的概率密度函数在数据集中有着广泛的应用，并且可以通过优化坐标轴和图像来改善其可视化效果。正态分布是概率密度分布的一种形式，它的数学表达式为：\[ f(x; \mu, \sigma) = \frac{1}{\sigma \sqrt{2 \pi}} e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}} \]其中\(f\)表示概率密度函数，\(x\)是随机变量，而参数\(\mu\)和\(\sigma\)分别代表均值与标准差。在一维情况下，该分布仅涉及一个变量\(x\)及其对应的两个统计特征：平均数（即均值）和方差的平方根（即标准差）。正态分布在概率论中具有重要的地位，因为它能够描述许多自然现象和社会科学中的数据模式。

多元高斯概率密度函数

优质

多元高斯概率密度函数是统计学中用于描述多维随机变量分布的一种重要工具，它在机器学习、数据分析及信号处理等领域有着广泛的应用。这个MATLAB文件通过计算均值和协方差矩阵来求解多变量高斯概率密度函数。