这是一个在"Java Algorithms and Clients - Algorithms,第4版“的StdRandom类中生成长型随机数的方法。
public static long uniform(long n) {
if (n <= 0L) throw new IllegalArgumentException("argument must be positive: " + n);
// https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/util/Random.html#longs-lon
我的任务是生成5000个介于-2和5之间的随机数,然后计算这些值中有多少介于2和3之间,这是到目前为止我得到的结果:
randNums=rand(1,5000); %Generate 5000 random values between 0 and 1
randNums=randNums*7-2; %Get those random values to be between -2 and 5
我知道7*1=7和0*7=0 so -2分别等于7-2,但我不能完全理解如果数字在5,6或-6和1之间,如何再次应用它。
我写了一段简单的代码来比较随机数组的差异.我不太明白。
我生成两个由随机数填充的数组
把随机数之间的差异加起来
打印出平均差额
我原以为结果是随机数接近0.5,但在实践中,是0.3333。
为什么随机数数组位于0.3而不是0.5?
const result = document.getElementById('result');
const generateRandomNrArray = (nrNumbers) => {
let i;
let result = [];
for (i = 0; i < nrNumbers; i++) {
我想找出服从正态分布的样本的置信区间。
为了测试代码,我首先创建了一个示例,并尝试在Jupyter notebookpython内核中绘制一幅置信区间图
%matplotlib notebook
import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.stats.api as sms
import matplotlib.pyplot as plt
s= np.random.normal(0,1,2000)
# s= range(10,14) <---this sample has the
在区间5;50中产生至少1000个随机数的对数正态分布值的散点图,该散点图由区间0;1上的均匀分布导出。
到目前为止我已经这样做了
%declaring intervals
a=5;b=50;
%creating 1000 random number within the interval [5,50]
r = a + (b-a).*rand(1000,1);
我无法理解这一部分“派生自区间0;1.上的均匀分布”。
以下是Mark Allen Wessis的数据结构和算法分析。
下面的x( i+1 )应该读取为i+1的x下标,x( i )应该读取为x下标i。
x(i + 1) = (a*x(i))mod m.
在开区间(0,1) (0和1是不可能的值)中返回随机实数也是常见的,这可以用m除以,由此可以通过归一化来计算任意闭区间a,b中的随机数。
这个例程的问题是乘法可能溢出;虽然这不是一个错误,但它会影响结果,从而影响伪随机性。施拉格给出了一个程序,在这个过程中,所有的计算都可以在32位的机器上完成,没有溢出。我们计算了m/a的商和余项,并分别定义为q和r。
对于M=2,147,483,647 A =4
How以及为什么将产生一个线性np.random.rand() (在0.0001到1之间生成一个线性标度)而不是会产生更好的分布式结果,但是np.power(10,-4 * np.random.rand()) (日志刻度)会得到更好的结果。我只是接受以下的解释,但我无法理解背后的原因。(简单的数学,我相信,这是我错过了。(请帮助举一些例子)
引用我的查询:Using --选择超参数的适当比例
要理解这一点,请考虑隐藏单元的数量。我们感兴趣的范围是从50到100。我们可以使用一个包含50到100之间的值的网格,并使用它来找到最佳值:
📷
Now consider the learning r