算法收集（数学）1

最新推荐文章于 2024-07-11 14:06:55 发布
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分类专栏： 算法收集 文章标签： 算法 数学算法
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1.随机数发生器
1.1 高斯随机数发生器
1.1.1 [Marsaglia polar method]

正文

  1. 随机数发生器
    1.1 高斯随机数发生器
    1.1.1 Marsaglia polar method （pseudo-random number sampling method）
    作用：产生高斯随机变量值。
    备注：wiki网址附有C++源码实现
    wiki网址：https://en.wikipedia.org/wiki/Marsaglia_polar_method

收集中。。。

Unity与高斯分布——Part2：生成服从高斯分布的数
georgeandgeorge的博客
04-23 1982
原文链接：https://www.alanzucconi.com/2015/09/16/how-to-sample-from-a-gaussian-distribution/ 第一步：从平均分布到高斯分布 假设有两个独立随机变量X, Y服从高斯分布： 若在二维平面上采样横纵坐标分别为(X, Y)的点，得到的图为： 点(X, Y)在该平面上的联合概率密度函数为： 将平...
如何用均匀分布随机数生成正态分布随机数
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doublehhcc的博客
07-23 2万+
如何用均匀分布随机数生成正态分布随机变量 前言 在Monte Carlo模拟技术中，许多地方都需要用到符合标准正态分布(高斯)的随机数来设计采样方案，因此了解如何用均匀分布随机数(实际上是均匀分布的伪随机数)来生成标准正态分布的随机数十分重要。本文将对这个最基本的问题做讨论，并提供c++11代码。 我们介绍两种算法: The Box–Muller transform 和 The Zig...
c++ 生成均匀分布与高斯分布
hjwang1的专栏
09-12 787
https://en.wikipedia.org/wiki/Marsaglia_polar_method C++11 GNU GCC libstdc++'s implementation of std::normal_distribution uses the Marsaglia polar method, as quoted from herein reference ceres solve...
如何产生正态分布的随机数？
凌风探梅的专栏
03-30 9630
如何产生正态分布的随机数？ 添加评论  分享 按投票排序按时间排序 28 个回答 86赞同 反对，不会显示你的姓名 Milo Yip，游戏程序员、《游戏引擎架构》译者 Porphyah、熊墩子就是xob、任路遥 等人赞同 我为了这个问题做了个开源项目 miloyip/n
采样算法小结
莫彩的博客
10-07 1113
区间内进行均匀采样可以说是采样算法的基石，比如说逆变换采样就是针对CDF函数的值域上进行采样，对离散分布的轮盘赌算法同理是一种离散分布的逆变换采样，拒绝采样中判断对于一个采样是否被接受需要均匀采样，等等等等，不一而足。对于高斯分布，可以使用逆变换采样，但是高斯分布的CDF函数不容易表示，所以，一种常用的数学技巧就是使用二维高斯分布转换为极坐标表示，通常可以得到好的形式。上述是实用指数分布进行拒绝采样的过程，实际上有更为高效的针对高斯分布的拒绝采样方法，即Ziggurat方法，作为补充参考。
模拟生成高斯随机数序列
m0_74253823的博客
07-11 1001
Box-Muller转换的优点在于简单易用，并且生成的结果服从标准正态分布，适用于模拟和生成高斯随机数序列。对于Box-Muller转换，Box-Muller转换和Marsaglia极坐标法都是生成标准正态分布随机数的常用方法，但它们在不同情况下有不同的优劣势和应用场景。通过这个过程，可以从两个独立的均匀分布随机变量生成两个服从标准正态分布的随机变量，Box-Muller：使两个独立的均匀分布生成一个高斯分布。模拟和生成高斯随机数序列（服从标准正态分布的随机变量）的公式是通过将两个独立的均匀分布随机变量。
如何产生满足高斯分布的随机数据
weixin_42189651的博客
12-23 4151
问题 假设随机变量z服从标准正态分布N(0,1)N(0,1)N(0,1) ,X=δz+μX = \delta z + \muX=δz+μ。则XXX服从均值为μ\muμ,方差为δ\deltaδ的高斯分布N(μ,δ2)N(\mu,\delta^2)N(μ,δ2)。 采样方法 常见的采样方法有逆变换法、拒绝采样法 、重要性采样及其重采样、马尔科夫蒙特卡洛采样法等。那么高斯分布如何采样？ 逆变换法...
数学建模算法总结（共799页）
04-16
1. **数学建模基础**：数学建模是将现实世界的问题转化为数学模型的过程，通过数学语言来描述和分析问题。这包括识别问题的关键变量、确定模型的结构以及选择合适的数学工具。 2. **统计与概率**：在数学建模中，...
数学建模算法全收录pdf_数学建模_
09-29
在现代社会，数据的收集和处理已经成为一种常态，因此数据处理和数据分析的方法在数学建模中扮演着至关重要的角色。回归分析能够帮助我们找出数据中变量之间的相关性；主成分分析则用于数据降维，简化数据结构；时间...
数学建模算法及程序包(个人+收集整理）.zip
07-21
包含个人整理的12种常用算法和网上收集整理的42种算法的matlab源程序，可在matlab上直接运行使用。具体包含：预测模型、综合评价、时间序列、GM、小波分析、数值计算/模拟、ANN、模拟退火、PSO、多元分析、灵敏度...
数学建模算法
09-06
在数学建模领域，算法是解决问题的关键工具，它们帮助我们从复杂的现实问题中抽象出数学模型，并通过计算求解最优方案。以下将详细介绍标题和描述中提到的一些主要算法及其应用。 1. 方差分析（ANOVA）：方差分析是...
数学建模中收集的十大算法程序详解_rezip1.zip
最新发布
07-27
以下是对“数学建模中收集的十大算法程序”进行的详细解读： 1. **线性规划**：线性规划是解决有约束的线性优化问题的一种方法，通常使用MATLAB中的`linprog`函数。它广泛应用于资源分配、生产计划等领域，通过寻找...
c++语言生成一个随机数,C++ 快速随机数生成器
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生成随机数（高斯分布）
Xu_Haocan的博客
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产生高斯分布随机数
jingwabuyutian的专栏
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方法一： 使用由Box和Muller提供的，在Knuth的网上讨论过的方法： #include #include #define PI 3.1415926 double gaussrand() {     static double U,V; static int phase = 0; double e; if(phase == 0) { U = (rand()+1.0
怎样产生标准分布或高斯分布的随机数
一心两用
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这里有一个由 Marsaglia 首创 Knuth 推荐的方法: #include #include double gaussrand() { static double V1, V2, S; static int phase = 0; double X; if(phase == 0) { do { double
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