隨機(jī)過程上機(jī)報(bào)告-免費(fèi)閱讀
【正文】 m++) { Rx[(m+points)] = I * I * exp(2 * lambda * abs(m))。 //添加均值計(jì)算代碼 for (m=0。 double F = p。}/*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，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。 if(Y == 0) Y = rand()。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。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。對(duì)話框的模板是隨機(jī)的。ClassWizard也使用這個(gè)文件來(lái)存儲(chǔ)，所需的信息來(lái)創(chuàng)建和編輯對(duì)話框消息映射和數(shù)據(jù)地圖和創(chuàng)建原型成員函數(shù)。自定義的程序，需要自己在相應(yīng)的函數(shù)編寫代碼完成函數(shù)功能.unsigned int CMyRand::MyRand(unsigned int seed)采用線性同余法，根據(jù)輸入的種子數(shù)產(chǎn)生一個(gè)偽隨機(jī)數(shù)，如果種子不變，則可以重復(fù)調(diào)用該函數(shù)產(chǎn)生一個(gè)偽隨機(jī)序列double CMyRand::AverageRandom (double min,double max)產(chǎn)生一個(gè)在min~max范圍內(nèi)精度為4位小數(shù)的平均分布的隨機(jī)數(shù)double CMyRand::NormalRandom(double miu, double sigma, double min, double max)產(chǎn)生均值為miu，方差為sigma的正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)double CMyRand::ExpRandom(double lambda, double min, double max)產(chǎn)生參數(shù)為lambda的指數(shù)分布的隨機(jī)數(shù)unsigned int CMyRand::PoisonRandom (double lambda, double min, double max)產(chǎn)生參數(shù)為lambda的產(chǎn)生泊松分布的隨機(jī)數(shù)double CMyRand::Ex(void)計(jì)算任意分布的隨機(jī)過程的均值。它包括圖標(biāo),位圖,指針存儲(chǔ)在RES目錄。randomDlg h。
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