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random_number
- 产生服从正态、瑞利、泊松分布的随机数。分别为N(0,1),N(0,3.6),Rayleigh(0,1),R(0,3.6),P(0,1),P(0,3.6)
Cchenxu
- 包括了产生随机数的代码、并且同时利用随机数的程序产生正态随机分布函数-Including the generated random number code, and at the same time using the procedure random number generated normal random distribution function
blitz-0.9.tar
- blitz++库的相应源码 Blitz++提供了一个N维（1—10）的Array类,这个Array类以reference counting技术实现，支持任意的存储序(row-major的C-style数组，column-major的Fortran-style数组)，数组的切割(slicing),子数组的提取(subarray),灵活的Array相关表达式处理。另外提供了可以产生不同分布的随机数(F,Beta,Chi-Square，正态，均匀分布等)的类也是很有特色的。 -blitz++
random-number-generation
- 正态随机数分布程序：生成特定区间上的随机分布数，应用于仿真实验中为数据添加噪声。-Normal random number distribution program: generate a number of randomly distributed on the specific interval, noise added to the data used in the simulation.
random
- VC++中生成正态随机分布数，依据时间原则，每次生成的随机数都是不一样的。-VC++ to generate normal random distribution, based on the principle of time, each generated random number is not the same.
unr
- 随机数演示程序，可以产生均匀分布，正态分布和瑞利分布的随机数，并画图表示。-Random Number demo program can generate uniformly distributed random lognormal distribution and rayleigh, and drawing representation.
fenbunihe
- 生成随机数，进行均匀分布和正态分布拟合，设置置信度为0.95，可以自动判断是否拒绝原假设-Generate random numbers, uniform distribution and normal distribution fitting, set confidence of 0.95, can automatically determine whether to reject the original assumption
The-unit-circle
- 单位圆与随机数 编写程序，用随机数估计单位圆的面积并估计pi的值，用线性同余发生器、正态分布、指数分布-The unit circle and random Numbers
《MATLAB统计分析与应用1》
- 生成一元分布随机数、蒙特卡洛方法；正态总体参数的检验；描述性统计量等(Generating a bivariate distribution, random numbers, Monte Carlo methods, testing of normal population parameters, descr iptive statistics, etc.)
Qhisenrironment
- 这是我在matlab环境下编写的产生随机数的源程序,包括产生均匀分布和正态分布(This is what I have written in the matlab environment random source program, including the uniform distribution and normal distribution)
part
- 讨论了生成0－1之间均匀分布随机数的一些算法,进而给出了由0－1之间均匀分布生成指数分布,正态分布,二项分布等常用分布的一()
xillson
- 产生服从正态,瑞利,泊松分布的随机数,分别为N(0,1),N(0,3 6),Rayleigh(0,1),R(0,3 6),P(()
ksayxzb36
- 产生服从正态,瑞利,泊松分布的随机数,分别为N(0,1),N(0,3 6),Rayleigh(0,1),R(0,3 6),P(()
cloud
- ”云”或者’云滴‘是云模型的基本单元，所谓云是指在其论域上的一个分布，可以用联合概率的形式（x， u）来表示 云模型用三个数据来表示其特征 期望：云滴在论域空间分布的期望，一般用符号Εx表示。 熵：不确定程度，由离散程度和模糊程度共同决定，一般用En表示。 超熵： 用来度量熵的不确定性，既熵的熵，一般用符号He表示。 云有两种发生器：正向云发生器和逆向云发生器，分别用来生成足够的云滴和计算云数字特征（Ex， En，He）。 正向云发生器： 1.生成以En为期望，以H