The_Freeman Aug 2 2015 at 19:29

Генераторы непрерывно распределенных случайных величин

15 min

115K

Programming*Algorithms*Mathematics*

Tutorial

+40

Comments 7

docker1 Aug 2 2015 at 22:29

Ещё можно было распределение Вейбулла упомянуть

daeto Aug 2 2015 at 23:10

Так вроде же упомянуто в последнем листинге:

double Weibull(double l, double k) {
    return l * pow(Exponential(1), 1.0 / k);
}

Или вы о том, что есть способ заметно лучше?

efremovaleksey Aug 3 2015 at 09:41

К данной статье большое количество меток будет как нельзя кстати!

DeXPeriX Aug 3 2015 at 13:20

Пара вопросов по нормальному Зиккурату:
1) Что за функция UniformRand()?
2) Для генерирования одного псевдослучайного числа внутри функции NormalZiggurat() цикл каждый раз выполняется 10^9 раз?

The_Freeman Aug 3 2015 at 14:01

1) Опечатка. Исправил
2) Нет, цикл бесконечный, пока случайная величина отклоняется. Я такие опасности не люблю, потому поставил такой лимит. На практике надо напрягаться, когда уже отклонили с десяток.

nikolz Aug 4 2015 at 15:05

Распределение амплитуд — это еще не доказательство случайности сигнала
Хорошо бы увидеть доказательство,
что это генераторы белого(розового, какого?) шума.
Спасибо

-1

mcBottle May 23 2016 at 19:41

На графиках — функции распределения сгенерированных случайных чисел. И если они действительно построены по выходным данным алгоритмов — то вместе с корреляционной функцией — могут служить доказательством стохастичности. Но автор не показывает нам «чёрный ящик», а представляет вполне конкретные алгоритмы, в которых вся генерация сводится в конечном итоге к генерации СВ с равномерным законом распределения. Согласно [1] такие числа также являются случайными.
[1] Монаков, А.А. Основы математического моделирования радиотехнических систем / А.А.Монаков; Санкт-Петербург, 2005. -17 c.

Show the best of all time