11、随机序列测试方法详解

随机序列测试方法详解

在数据分析和随机数生成领域,对随机序列进行有效测试至关重要。本文将详细介绍几种常见的随机序列测试方法,包括串行测试、间隔测试、t 最大值测试、串行相关测试和排列测试,并给出相应的代码实现和解释。

1. 串行测试(Serial Test)

串行测试旨在寻找序列中 $x_n$ 和 $x_{n+1}$ 之间的相关性。具体做法是生成一个二维直方图,记录输入文件中每个可能的 $x$ 值对出现的频率,然后使用 $\chi^2$ 检验来检测是否偏离均匀分布。

  • 测试要求 :输入文件至少包含 10,000 个值,使用相对较少的区间(bins),这里为 16 个,以确保 $\chi^2$ 检验有足够的计数。
  • 代码实现
#define BINS 16
int main(int argc, char *argv[]) {
    FILE *g;
    int typ;
    double v, p;
    typ = atoi(argv[1]);
    g = fopen(argv[2],"r");
    v = chisq(typ, g);
    p = chisq_pval(v, BINS*BINS-1);
    printf("\nchisq = %0.8f, p-value = %0.8f\n\n", v, p);
    fclose(g);
}

double chisq(int typ, FILE *g) {
    int n=0,i,j,b0,b1
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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