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vmrand(fMu, fKappa, varargin)函数从Von Mises分布中生成随机数。

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简介：
该函数采用基于包裹柯西分布的包络抑制策略，从任意 Von Mises 分布中选取随机变量，其原理最初在 [1] 中首次阐述。 变量均值 (fMu) 和方差参数 (fKappa) 位于 [-π, π) 范围内，定义了 Von Mises 分布的特性。 随后，tVMVariates 将生成一个张量，该张量包含了从所定义的分布中抽取出的随机变量。 若 fMu 和 fKappa 并非单独的标量值，则它们必须保持一致的大小。 在这种配置下，tVMVariates 的维度也将相应地保持一致。 如果 fMu 和 fKappa 被指定为标量值，则可以灵活地通过额外的参数来指定返回的随机变量的数量。 例如： vmrand(linspace(-pi, pi, 20), 2); % - 此代码会返回多个分布的随机变量，通过调整“fMu”的值。 vmrand(0, 2, [100 1]); % - 该代码将生成 100 个变量（维度为 [100 1]），其中 fMu 设置为 0 以及 fKappa 的值设定为 2.

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  • VMRand(fMu, fKappa, varargin): 从 Von Mises 分布中生成随机数 - MATLAB开发
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    这段代码提供了一个MATLAB函数用于从Von Mises分布中抽取随机样本。通过调整fMu（均值）和fKappa（集中参数），用户可以灵活地生成符合不同分布特性的数据集，适用于方向统计分析等领域。 该函数采用基于包裹柯西分布的包络抑制方法从任意 Von Mises 分布中抽取随机变量，这一技术首次在相关文献[1]中提出。其中，fMu 和 fKappa 是定义于区间[-π, π)上的Von Mises分布的均值和方差参数。tVMVariates 将是一个包含从所给定分布中抽取出的随机变量组成的张量。如果输入的fMu 和 fKappa 不是标量，则它们必须具有相同的尺寸；在这种情况下，输出张量 tVMVariates 的大小也将相同。若两者为标量值，可以通过额外参数指定返回的随机变量的数量。 例如： - vmrand(linspace(-pi, pi, 20), 2); % 返回多个不同均值 fMu 对应分布下的随机变量 - vmrand(0, 2, [100 1]); % 当fMu = 0 和给定的 fKappa 值时，返回大小为[100 1] 的VM 分布中的100个随机数。
     
  • 重写后的标题：Von Mises 分布
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    Von Mises分布是一种定义在区间(-π, π]上的连续概率分布，适用于描述周期性数据的特点，广泛应用于方向统计学中。 关于von Mises图像的代码，适用于仿真使用。
     
  • 生成柯西分布随机数_Matlab_柯西分布_随机数生成
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    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。
     
  • C++中的随机数生成函数
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    本文介绍了在C++中常用的随机数生成方法和库函数，帮助读者了解如何使用标准库中的来高效地产生高质量的随机数。 C++随机数产生函数可以使用rand()来实现生成随机数的功能。
     
  • MATLAB中的正态分布随机数生成
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    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。
     
  • 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
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    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。
     
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    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。
     
  • Java中的Math.random()函数生成随机数
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    简介：本文介绍了如何在Java编程语言中使用Math.random()方法来生成伪随机数，并提供了基本示例代码。 生成随机数的类如下： ```java final SuiJiShuClass sjs = new SuiJiShuClass(); final JPanel panel = new JPanel(); // 初始化一个JPanel panel.setBorder(BorderFactory.createTitledBorder()); // 设置边界 // 创建文本框并设置初始值和长度 final JTextField testnum1 = new JTextField(请输入最小的数, 10); final JTextField testnum2 = new JTextField(请输入最大的数, 10); final JTextField count = new JTextField(请输入打印个数, 15); panel.add(testnum1); // 将组件添加到面板上 ``` 生成随机整数的方法如下： ```java int m = (int) Math.rint(Math.random() * (parseInt2 - parseInt3) + parseInt3); ```
     
  • 高斯分布随机数生成程序
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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。
     
  • MATLAB中的随机路径生成函数
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    本文介绍了在MATLAB环境中用于生成随机路径的函数及其应用方法，帮助用户掌握相关算法与实现技巧。 用MATLAB编写的一种生成随机路径的方法。