对数正态分布随机数的生成 matlab

公式是=RAND()*0.03-0.02选中生成的数据,设置小数位数为3位.

把生成的随机数存起来,然后在拿产生的随机数检查在不在你存起来的数里边,如果在则重新生成随机数,然后在进行比较,知道生成的随机数不在你存起来的数里边就行了

调试程序时,随机数种子可以设常数,例如srand(54321);用rand()产生均匀分布随机数x1,x2利用瑞利分布得正态分布随机数y1,y2再按要求线性缩放一下到[0.01,2]区间.#inclu

正态分布随机数则是各个数字的出现几率是满足正态分布的,越靠近中间的数字出现几率越大,越是在两边的出现几率越小.一般使用平均分布随机数比较多,正态分布随机数一般是在做一些专业数学计算的时候才需要用到

使用randn或者normpdfrandn产生标准正态分布转成需要的非正态分布：r=μ+δ*randn(m,n);normpdf产生正态分布normpdf(x,μ,δ)x为范围

生成服从标准正态分布（均值为0,方差为1）的随机数.基本语法和rand()类似.randn(5,1)%生成5个随机数排列的列向量,一般用这种格式randn(5)%生成5行5列的随机数矩阵randn([

想控制易失性函数,你这是要逆天啊

用boost的random库方便生成,以下是2个测试,分别生成50个数：//μ=30,δ^2=430.8430.0026.6127.4931.2729.7427.9929.8129.7333.2932

下面给出期望0,方差1的正态分布的随机数,需要多少下拉即可=NORMINV(RAND(),0,1)

这边用js写了一个,看看是不是你要的functiondisp_alert(){varhowmany=document.getElementById("howmany").valuevartopvalu

=text((time(0,10,50)-time(0,5,30))*rand()+time(0,5,30),"mm分ss秒")

and()*4-2生成的是-2,2的随机数,但不是正态分布,正态分布随机数的生成,需要知道平均值和和标准差,因此你必须知道这两个参数,而不是（-2,2）

平均分布随机数就是随机出现的各个数字的几率是相同的,只要抽样数足够大,那么每个数字的出现次数应该是基本相同或者接近的.正态分布随机数则是各个数字的出现几率是满足正态分布的,越靠近中间的数字出现几率越大

你输入helplongnrnd后有段显示如下：R=lognrnd(mu,sigma)returnsanarrayofrandomnumbersgeneratedfromthelognormaldist

=0.647;mu1=83.1;sigma1=14;mu2=136.64;sigma2=16.32;x=zeros(1,10000);fori=1:10000r1=rand;x(i)=(mu2+sig

%产生0~1均匀分布m=1000;n=10;u=rand(m,n);%产生a~b均匀分布a=-1;b=1;x=a+(b-a)*u;%正态分布函数的逆是求不出来的%只能通过瑞利分布产生%产生时需要两个0

Java内置了高斯正态随机数Random.nextGaussian()获得均值为0,标准差为1的正态分布.Randomr=newRandom();for(inti=0;i再问：不好意思，我上条问题补充

你的f（x）积分下限不对,lnX值域是＋—无穷

高斯分布是从负无穷到正无穷的.能限制住就不是高斯分布了.或者你做个近似的,函数生成的数值如果不在[0,1],就重新随机一次再问：我看到有资料写"先取0到1间的随机数，再由正态分布的分布函数的反函数得到

一般有两种算法：算法一产生12个（0,1）平均分布的随机函数,用大数定理可以模拟出正态分布.算法二用到了数学中的雅可比变换,直接生成正态分布,但此算法在计算很大规模的数时会出现溢出错误.测试程序：#i