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archimekai/matlabarraygen: 生成指定几何平均值的随机数组 - MATLAB开发

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MATLABArrayGen是由Archimekai开发的一个工具，用于生成具有特定几何平均数的随机数组。该代码有助于用户在数据分析和模拟中探索不同的数据分布特性。 随机生成具有指定几何平均值的数组。

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  • archimekai/matlabarraygen: 生成指定几何平均值的随机数组 - MATLAB开发
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    本项目提供了一个MATLAB函数，用于在给定范围内生成均匀分布的随机数。此工具适用于需要限制随机数值范围的各种应用场景。 一个非常简单的函数可以生成一组限制在指定范围内的均匀分布的随机数。代码虽然简单，但如果需要频繁使用该功能，则可以在自己的项目中最大化其效率。
  • IntMat：生成随机整数数组-MATLAB开发
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    IntMat是一款用于MATLAB环境的工具箱，专为生成指定范围和维度内的随机整数数组而设计。它简化了数据生成过程，适用于多种科学研究与工程应用。 这不是一个重大突破，但确实很有用。我经常需要生成随机矩阵，并使用一些函数来操作它们。如果查看的是整数而非浮点数，则更容易理解这些操作的效果！`INTMAT(m,n,maxx)` 返回一个从 0 到 `maxx` 的随机整数矩阵；而 `INTMAT(m,n)` 返回一个由 0 至 10 随机整数组成的 m×n 矩阵。此外，`INTMAT(m)` 将返回一个由 0 至 10 整数组成的 m×m 矩阵。
  • randMat：在指定范围内生成均匀随机数或符合特定正态分布的随机数-MATLAB开发
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    randMat是一款MATLAB工具箱，用于生成指定范围内的均匀分布随机数及遵循特定均值与标准差的正态分布随机数。 randMat：生成在指定区间 [a,b] 上具有均匀或正态分布的随机数矩阵，或者对于任意数量的 a,b 对具有特定的均值 (a) 和方差 (b)。对于均匀分布，MATLAB 函数 rand() 返回的值乘以 (ba)，然后添加到 a；而对于正态分布，则使用 randn() 的输出结果乘以标准差 (b)，再与平均值 (a) 相加。 参数： - a：(ix 1) 值的行向量，指定每个值的下限或均值。 - b：(ix 1) 值的行向量，指定每个值的上限或方差。 - 方法：(ix 1) 整数行向量以指示正常或均匀分布类型。0 表示 a 对应的是均匀分布区间；1 表示正态分布均值和方差对。 - n：标量，表示需要生成随机数的数量。 - newsseed（可选）：一个标量参数，默认为零。如果设置为 1，则从系统时钟获取新的种子序列；若设为0，则使用当前的序列。
  • 加权平均值：计算输入向量的加权算术、几何或调和平均值 - MATLAB开发
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    本MATLAB项目提供了一种算法，用于高效计算输入向量的加权算术、几何或调和平均值，适用于数据分析与统计应用。 此函数用于计算一组输入值数组与权重数组的加权算术、调和或几何平均值。 实际上存在两种操作模式： 1) 如果仅提供一个输入值数组和一个权重数组，那么将对这些元素中的所有项进行加权平均值计算。用户可以指定要计算加权平均值得维度，或者选择“全部”，此时数组会被展平并返回单一标量结果。 2）如果有多个输入值数组及对应的权重数组，则会输出每个对应位置的加权均值。 示例： 模式一： - 当仅有一个输入和一个权重时：`scalarMean = weighted_mean(harmonic,[1 2 3],[0.2, 0.3, 0.2])`; 输出结果为单个标量数值。 - 多维数组操作中，若指定维度，则输出与该维度大小匹配的向量。如:`arrayMean = weighted_mean(算术,[1 2 3],[0.2, 0.3, 0.2],1)`; 输出结果为一个 (3x1) 向量。 模式二： - 当存在多个输入和权重时，输出每个位置的加权均值。如:`arrayMean = weighted_mean(geometric,...);`
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  • 在二维几何内生成随机分布的点：使用分布函数实现-MATLAB开发
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    本项目介绍如何利用MATLAB编程，在二维空间中通过设定不同的概率分布函数来生成随机分布的点。适合对统计学和计算机图形感兴趣的开发者研究与学习。 这段文字是关于如何在二维几何内部使用分布函数生成随机点的。
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    本文章提供了MATLAB代码用于计算移动平均数，并介绍如何生成和模拟平稳高斯随机场。内容涵盖理论基础与实际应用，适用于科研和工程实践。 在Random_Field_GenerationMatlab代码中使用了转向带法、矩阵分解、KL展开以及移动平均法来生成平稳的高斯随机场。
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    Rand_Gamma是一款MATLAB工具箱，用于高效生成伽玛分布随机数，适用于统计分析、模拟实验及各类科学研究中需要随机变量的情况。 生成 Gamma 随机变量“统计分布”，埃文斯、黑斯廷斯、Kong雀，第 2 版，威利，1993 年，页75-81。 输入： (N,M) = 要生成的随机变量数组的大小。 b = 比例参数 > 0 c = 形状参数 > 0 概率密度函数 (pdf): p(x) = (x/b)^(c-1) * exp(-x/b) / (b * gamma(c)) 其中，gamma(c) 是 Gamma 函数。 伽马分布的基本统计数据： 平均值 = bc 方差 = b^2 c 生成方法来自维基百科。 符号：theta = b, k = c。