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生成随机矩阵的方法

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简介:
本文章介绍了几种在编程中常用的生成随机矩阵的方法,包括使用特定库函数来快速创建指定大小和元素范围的随机数矩阵。适合初学者了解如何利用Python等语言中的numpy或random模块来实现这一功能。 编写一个名为Assignment1_3的Java类来完成以下任务: 1. 利用随机数生成两个4×4的矩阵A和B,其中矩阵A中的元素范围为30到70(包括边界值),而矩阵B中的元素范围为101到135。 2. 将这两个矩阵相加的结果存储在C矩阵中。 3. 对矩阵A进行转置操作,并将结果保存在一个新的二维数组中。 4. 找出并输出C矩阵中最大的数值及其对应的索引位置(即行和列的坐标)。 5. 以下三角形式显示矩阵A,以上三角形式显示矩阵B。提示:可以考虑使用循环结构来实现不同格式的数据展示需求。 6. 将矩阵B的第一行与第三行元素进行交换,并输出交换后的结果。 注意,在编写代码时可利用`Math.random()`函数生成随机数(该函数返回一个大于或等于0且小于1的double值)。

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    本文章介绍了几种在编程中常用的生成随机矩阵的方法,包括使用特定库函数来快速创建指定大小和元素范围的随机数矩阵。适合初学者了解如何利用Python等语言中的numpy或random模块来实现这一功能。 编写一个名为Assignment1_3的Java类来完成以下任务: 1. 利用随机数生成两个4×4的矩阵A和B,其中矩阵A中的元素范围为30到70(包括边界值),而矩阵B中的元素范围为101到135。 2. 将这两个矩阵相加的结果存储在C矩阵中。 3. 对矩阵A进行转置操作,并将结果保存在一个新的二维数组中。 4. 找出并输出C矩阵中最大的数值及其对应的索引位置(即行和列的坐标)。 5. 以下三角形式显示矩阵A,以上三角形式显示矩阵B。提示:可以考虑使用循环结构来实现不同格式的数据展示需求。 6. 将矩阵B的第一行与第三行元素进行交换,并输出交换后的结果。 注意,在编写代码时可利用`Math.random()`函数生成随机数(该函数返回一个大于或等于0且小于1的double值)。
  • 快速:一种简单...
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    本文介绍了一种用于快速生成大规模双随机矩阵的新颖算法,提供简洁高效的解决方案。 生成双随机矩阵的一种简单快速的算法如下:该方法产生的NxN矩阵具有每行和每列总和正好为1的特点,并且每个这样的矩阵是从所有可能的NxN双随机矩阵集合中均匀选取出来的。 具体步骤如下: 1. 初始化一个 NxN 的临时矩阵 TM,其中 TM[i,j] 对于所有的 1 ≤ i, j ≤ N 都等于 1/N。 2. 进行 X 次迭代: - 在 [1,...,N] 范围内随机选取两个不同的索引值 i1、j1 和另外两个不同的索引值 i2、j2,确保它们是均匀分布的(UAR)。 - 从区间 (0, min {TM[i1, j1], TM[i2, j2]}) 中抽取一个随机数 d。 - 更新矩阵元素:M[i1,j1] 减去 d; M[i2,j2] 同样减去 d;同时,M[i1,j2] 增加 d。 注意生成的矩阵确实是双随机的,但这里没有提供证明或检查算法正确性的步骤。
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    《无线通信中的随机矩阵方法》一书深入探讨了随机矩阵理论在现代无线通信系统分析与设计中的应用,为研究人员和工程师提供了一套强大的工具。 Random Matrix Methods for Wireless Communications
  • 不用Math.random数(器)
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    本文章介绍了一种不依赖于Math.random方法实现随机数生成的技术方案,提供了一个新颖的随机数生成器的设计思路和具体实现。 现代计算机运行速度快,在主线程等待一定毫秒数期间,其他线程会执行`run`方法中的`while`循环,并且通常会执行数十万次。因此,不调用`Math.random()`方法也可以产生随机数。
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    本资源提供了一种基于Gallager算法和PEG( Progressive Edge Growth )算法生成LDPC(Low-Density Parity-Check)码校验矩阵的详细方法,适用于编码理论研究与通信系统设计。 生成校验矩阵的方法包括Davey1、Davey2、gallager_gen_LDPC和PEG。