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搜索资源 - random exponential
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随机过程实验，生成各种随机数，均匀分布，正态分布，指数分布，泊松分布-Stochastic Processes experiment, generate a variety of random numbers, uniform, normal, exponential distribution, the Poisson distribution
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随机减振法处理振动数据，之后可以使用ARMA和复指数法处理得到自振频率-Random vibration damping treatment data, then you can use the ARMA and complex exponential treatment was natural frequency
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两带随机参量的复指数信号之和，用MVDR进行信号频率谱估计。-Two of the sum of complex exponential signal with random parameters, the MVDR is used to estimate signal frequency spectrum.
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在复杂网络或生物数学中，生成标准的BA网络，及服从指数为3的幂律分布的随机网络。-In complex networks or biological mathematics, generate standard BA network, and exponential random network 3 power law distribution.
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随机变量的产生，其中指数分布的和高斯分布的随机变量采用了变换法，分析它的自相关函数和功率谱密度，-The selection of random variables, in which exponential distribution and Gaussian distribution of random variables using the transformation method, analysis of its autocorrelation function and power sp
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这是一个比较全面的根据指数分布的随机数产生器-random number follows exponential distribution
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通过具有随机结构参数的四分之一车辆模型研究了具有不确定性结构参数的车辆在受到来自道路的随 机激励作用下的振动响应问题。将簧上质量、簧下质量、悬挂阻尼、悬挂刚度以及轮胎刚度均认为是随机变量。将路面的不平整引起的对车辆的激励看作高斯随机过程并通过简单指数功率谱密度来建立力学模型。-By a quarter vehicle model with random parameters studied vehicle structure uncertain structural parameters of
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数学建模的常用数据，非常经典,编程开发中经常使用。欢迎下载(he emphasis of this book lies on the teaching of mathematical modeling rather than simply presenting models. To this end the book starts with the simple discrete exponential growth model as a building block, and successi
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我们经常遇到两多项式相加的情况，在这里，我们就需要用程序来模拟实现把两个多项式相加到一起。首先，我们会有两个多项式，每个多项式是独立的一行，每个多项式由系数、幂数这样的多个整数对来表示。
如多项式2x20- x17+ 5x9- 7x7+ 16x5+ 10x4 + 22x2- 15
对应的表达式为：2 20 -1 17 5 9 - 7 7 16 5 10 4 22 2 -15 0。
为了标记每行多项式的结束，在表达式后面加上了一个幂数为负数的整数对。
同时输入表达式的幂数大小顺序是随机
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产生符合均匀分布,高斯分布,指数分布,泊松分布,伽玛分布等的随机数(Generating random numbers consistent with uniform distribution, Gao Si distribution, exponential distribution, Poisson distribution, gamma distribution, etc.)
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产生符合均匀分布,高斯分布,指数分布,泊松分布,伽玛分布等的随机数(Random numbers with uniform distribution, Gao Si distribution, exponential distribution, Poisson distribution, gamma distribution, etc.)
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