第三讲随机数的产生优秀课件.ppt
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1、第三讲随机数的产生第1页,本讲稿共23页问题背景问题背景:多次重复第抛掷一枚匀质的硬币是一个古老而现实的实验问题,通过分析“正面向上”出现的概率,可以从中得出许多结论。但要做这个简单而重复的实验,很多人没有多余的时间内完成它。因此,借助于计算机进行模拟随机实验,产生服从各类分布的随机数,通过数据处理和分析,可以从中发现许多有用的规律,或者来验证理论推导的结论是否正确。第2页,本讲稿共23页3.1 各种分布的随机数的产生1、二项分布的随机数据的产生 命令 参数为N,P的二项随机数据函数 binornd格式:R=binornd(N,P)%N、P为二项分布的两个参数,返回服从参数为N、P的二项分布的
2、随机数。R=binornd(N,P,m,n)%m,n分别表示R的行数和列数第3页,本讲稿共23页产生参数为10,概率为0.5的二项分布的随机数。1、产生1个随机数 R=binornd(10,0.5)R=32、产生6个随机数 R=binornd(10,0.5,1,6)R=8 1 3 7 6 43、产生10个(要求1行10列)随机数 R=binornd(10,0.5,1,10)R=6 8 4 6 7 5 3 5 6 2第4页,本讲稿共23页2、正态分布的随机数据的产生 命令 参数为、的正态分布的随机数据函数 normrnd格式 R=normrnd(MU,SIGMA)%返回均值为MU,标准差为SIG
3、MA的正态分布的随机数据,R可以是向量或矩阵。R=normrnd(MU,SIGMA,m)%m指定随机数的个数,与R同维数,产生1 m个随机数。R=normrnd(MU,SIGMA,m,n)%m,n分别表示R的行数和列数 第5页,本讲稿共23页 R=normrnd(0,1,1 5)生成 5 个正态(0,1)随机数 R=0.0591 1.7971 0.2641 0.8717 -1.4462R=normrnd(1 2 3;4 5 6,0.1,2,3)生成均值依次为1,2,3;4,5,6,方差为 0.1 的 2 3 个正态随机数 R=0.9299 1.9361 2.9640 4.1246 5.0577
4、 5.9864 第6页,本讲稿共23页3、泊松分布的随机数据的产生 R=poissrnd(lambda)返回服从参数为lambda的泊松分布的随机数R=poissrnd(lambda,m,n)返回服从参数为lambda的泊松分布的随机矩阵,矩阵的大小为m*n第7页,本讲稿共23页【例】使用函数poissrnd()产生泊松分布的随机数据R=poissrnd(8)R2=poissrnd(8,4,4)第8页,本讲稿共23页4、指数分布R=exprnd(MU)返回一个以MU为参数的指数分布的随机数R=exprnd(MU,m,n)返回一个以MU为参数的指数分布的随机矩阵,矩阵的大小为m*n第9页,本讲稿
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