matlab에서 평균 및 표준 편차를 갖는 정규 분포 난수 벡터를 생성하기 쉽습니다. 도움말에서 randn : 평균 1과 표준 편차 2를 사용하여 값을 생성하십시오. r = 1 + 2. * randn (100,1); 이제 공분산 행렬 C가 있고 N (0, C)를 생성하고 싶습니다. 하지만 어떻게해야합니까? randn 도움말에서 : 지정된 평균이 벡터와 공분
부분 (일반 (가우스 분포)의 이상의 숫자를 생성 할 수있는 단일 통과 알고리즘이 있습니까? 기본 값 (분포의 중심), 표준 편차 및 최소값과 최대 값을 지정하려고합니다. 예를 들어 정규 분포에서 발견되는 것과 동일한 비율로 모든 값을 -0.5와 +1 표준 편차 사이에 분산시킬 수 있습니다 (분실 된 꼬리를 고려하여 분명히 증가). 분명히 루프를 사용할 수
(R에) 내가 예를 들어, 현재 수준에서 qnorm/pnrom을 계산할 때의 부동 소수점 제한을 늘 관심을 가질만한 : x <- pnorm(10) # 1
qnorm(x) # Inf
qnorm(.9999999999999999444) # The highst limit I've found that still return a <<Inf number
은 (적
원본 색상과 정규 분포를 기반으로 임의의 색상을 생성하고 싶습니다. 따라서 스크립트를 말하는 임의의 질감을 만들 수 있습니다. "그래,이 색상은 꼭해야 할 일반적인 색상입니다. 사용하지만, 당신이 크게 달라진다면 지금은 괜찮습니다. " Box-Muller 변환을 사용하여 JavaScript로 작성했습니다. 그러나 모든 R, G 및 B 값에 대해 독립적으로
나는 경기장에 팬들의 도착을 시뮬레이션하려고합니다. 시스템 자체는 문제가되지 않을 것이라고 생각하지만, 팬의 도달은 정규 분포를 따른다. 내 문제는 다음과 같습니다 I 100 분, 1000 명 팬과 같은 도착 특정 시간을 가지고, 내가 좋아하는 그 분포를 다음 번에 팬의 도착을 생성 할 필요가 -> 팬 X 25 분에 도착 , 팬 y는 54 분에 도착했습니다
정수 범위의 시작과 끝이 주어지면이 범위 사이의 정규 분포 난수를 어떻게 계산합니까? 나는 정규 분포가 + + 무한대로 간다는 것을 알고있다. 꼬리가 잘릴 수 있으므로 임의가 임의 범위 밖에서 계산되면 다시 계산할 수 있습니다. 이것은 범위의 정수 확률을 높이지만,이 효과가 허용되는 한 (< 5 %) 괜찮습니다. public class Gaussian
{
평균 0과 시그마 1이있는 정규 분포를 생성하기 위해 boost :: normal_distribution을 사용하려고합니다. 일부 값은 -1 이상 1 이하이므로 다음 코드는 작동하지 않습니다. 해서는 안됩니다.). 내가 잘못하고있는 것을 지적 해 주실 수 있습니까? 내 컴퓨터에 #include <boost/random.hpp>
#include <boost