隨機(jī)過(guò)程上機(jī)報(bào)告-預(yù)覽頁(yè)
【正文】 d YS = seedY = (seed * K) % N。AverageRandom=resultInteger/enddouble CMyRand::NormalRandom(double miu, double sigma, double min, double max)函數(shù)功能：產(chǎn)生均值為miu，方差為sigma的正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)參數(shù)： miu為均值， sigma為方差， min和max 為均勻分布隨機(jī)變量的取值范圍。實(shí)現(xiàn)思路：利用逆變換法STARTdResult= dResult NdResult = *log(dResult) / lambdaYENDdResult=AverageRandom(min,max) unsigned int CMyRand::PoisonRandom (double lambda, double min, double max)函數(shù)功能：產(chǎn)生參數(shù)為lambda的產(chǎn)生泊松分布的隨機(jī)數(shù)參數(shù)： lambda為泊松分布的參數(shù)， min和max 為均勻分布隨機(jī)變量的取值范圍。返回：函數(shù)返回一個(gè)動(dòng)態(tài)分配的數(shù)組頭指針，產(chǎn)生的Rx序列保存于該數(shù)組中注意：不要在本函數(shù)中釋放該數(shù)組的內(nèi)存START Lambda=,Points=40m=points,I=5return RxN*Rx=(double*)malloc((2*points+1)*sizeof(double))ENDm=points。 //7^5 seed = 2。 if(Y == 0) Y = rand()。 int randInteger = MyRand(seed)。}/*函數(shù)功能，在min 到max 范圍內(nèi)產(chǎn)生正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)miu,最大概率密度處的隨機(jī)變量，即產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)中,概率最大的那個(gè)sigma*/double CMyRand::NormalRandom(double miu, double sigma, double min, double max){ double dResult。i++) dResult += AverageRandom(min,max)。}/*函數(shù)功能，產(chǎn)生指數(shù)分布的隨機(jī)數(shù)*/double CMyRand::ExpRandom(double lambda, double min, double max){ double dResult = 。}/*函數(shù)功能，產(chǎn)生泊松分布的隨機(jī)數(shù)*/unsigned int CMyRand::PoisonRandom(double lambda, double min, double max){ unsigned int dResult。 double F = p。 } dResult = i。 //添加均值計(jì)算代碼 for (m=0。}/*函數(shù)功能，計(jì)算隨機(jī)過(guò)程的自相關(guān)序列 */double* CMyRand::Rx(double lambda, int points){ int m,I=5。 m++) { Rx[(m+points)] = I * I * exp(2 * lambda * abs(m))。
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