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C语言中计算一个数的N次方可以用库函数pow来实现。
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算法一产生12个(0,1)平均分布的随机函数,用大数定理可以模拟出正态分布。算法二用到了数学中的雅可比变换,直接生成正态分布,但此算法在计算很大规模的数时 会出现溢出错误。
利用瑞利分布得正态分布随机数 y1,y2 再按要求线性缩放一下到[0.01,2] 区间。
解:【用“Φ(.)”表示标准正态du分布函数N(0,1)的值】∵X~N(3,4),∴(X-3)/2~N(0,1)。∴(1)P{,X,2}=P(X2)+P(X-2)。
正态分布密度函数公式:f(x)=exp{-(x-μ)/2σ}/[√(2π)σ]。计算时,先算出平均值和标准差μ、σ,代入正态分布密度函数表达式,给定x值,即可算出f值。
一般有两种算法:算法一产生12个(0,1)平均分布的随机函数,用大数定理可以模拟出正态分布。算法二用到了数学中的雅可比变换,直接生成正态分布,但此算法在计算很大规模的数时 会出现溢出错误。
error\n);}}把生成的数据放入txt文件中,再导入matlab中,查看是否符合正态分布。matlab中用normplot()画图如下:很接近红线,说明很符合正态分布。再用以下代码进行精确性分析:得到H1=0,说明确实是正态分布。。
利用瑞利分布得正态分布随机数 y1,y2 再按要求线性缩放一下到[0.01,2] 区间。
include randomdefault_random_engine gen;normal_distributiondouble randn(mu, sigma);double t = randn(gen);具体详见random库的normal_distribution类。
单击“确定”按钮即可生成一组符合参数要求的正态分布的随机数。
我想是因为for (i=1;b=1;i++)这一句无效。前面b=0,循环条件是b=1,所以不循环的。另外b=b+0.1*pow(0.9,i-1);这句的0.1后面应该加上f,否则类型不对。
c=rand()%7+1;printf(所抽到的三个球为:%d%d%d\n,a,b,c);sum=a+b+c;if (sum=15){j++;} k=j/500.0;} printf(\n%lf\n,k);return 0;} 你看这个程序,可以运行出来K的值。
printf(概率为:%d/%d\n,ok,total);printf(百分数: %.2f%c,per,c);getch();}//--- 运行结果:150/243 673 当然,你还可以加一个约分函数使得结果为最简分数。这里就不再讨论了。
用一个数组存放这100个概率。然后随机生成N个0~99的数。以随机生成的数为下标读取数组里的数。然后相乘。
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