随机数的产生和随机模拟计算
用单片机产生随机数的两种方法
用单片机产生随机数的两种方法在单片机中产生随机数是非常重要且常见的需求。
随机数在许多应用中起着重要作用,例如密码生成、游戏开发、模拟实验等。
单片机中的随机数通常用于实现伪随机数序列。
下面将介绍两种常见的方法来产生随机数。
一、基于时间的随机数生成在单片机中,可以使用芯片计时器以及芯片内置的实时时钟来产生基于时间的随机数。
具体步骤如下:1.初始化计时器和实时时钟。
2.确定需要生成的随机数的范围。
3.使用计时器或实时时钟的当前值来作为随机数的种子。
4.通过其中一种算法(例如线性同余法)将种子转化为随机数。
5.将产生的随机数存储在指定的变量中。
这种方法的优点是简单易用,而且可以通过调整计时器和实时时钟的初始化设置来增加随机性。
但是缺点是随机数的质量可能不如其他方法,因为在一些情况下,计时器和实时时钟的值是可预测的。
二、基于模拟信号的随机数生成这种方法是通过模拟信号产生随机数。
具体步骤如下:1.选择一个可变的模拟信号(例如光敏电阻传感器、温度传感器等)。
2.初始化模拟信号,使其处于一个初始状态。
3.读取模拟信号的值。
4.使用其中一种算法(例如移位寄存器)对模拟信号的值进行处理,得到随机数。
5.将产生的随机数存储在指定的变量中。
这种方法的优点是产生的随机数质量较高,因为它们是基于真实的物理过程产生的。
然而,与基于时间的方法相比,基于模拟信号的方法更复杂一些,因为需要选择合适的模拟信号和算法。
总结:产生随机数是单片机中常见的需求之一、基于时间的随机数生成方法简单易用,但随机数质量可能不如其他方法。
基于模拟信号的随机数生成方法可以产生质量较高的随机数,但比较复杂。
根据具体需求选择适合的方法来产生随机数是很重要的。
随机数的产生原理
随机数的产生原理随机数的产生原理是计算机科学领域中非常重要的一个概念。
在计算机程序开发、密码学、模拟实验等领域都广泛应用着随机数。
首先,我们需要明确随机数的概念。
所谓随机数是指其具有不可预测性和不相关性的数值序列。
也就是说,随机数的产生是不受特定规律、模式或者输入的影响。
在计算机中,由于计算机的运算是通过确定性算法进行的,所以计算机无法自主产生完全随机的数值序列,而只能通过一定的算法来模拟随机数的产生。
常见的随机数生成方法有伪随机数产生器和真随机数产生器。
其中,伪随机数产生器是利用已知的确定性算法生成的数字序列,这些数字序列在某种程度上具有类似随机的性质。
而真随机数产生器则利用物理现象来产生真正的随机数。
首先,我们来介绍一下伪随机数的产生方法。
伪随机数的产生是通过确定性的算法进行的,这个算法需要一个种子作为输入来产生一系列看似随机的数字。
在同一个种子的情况下,这个算法每次产生的数字都是相同的。
因此,为了产生不同的伪随机数序列,通常会使用系统时间等随机的种子。
常见的伪随机数产生算法有线性同余法、梅森旋转算法等。
线性同余法是最常见的伪随机数生成算法之一。
它的原理是通过不断迭代一个初始值(种子)来产生随机数序列。
具体的计算公式为:X(n+1) = (a * X(n) + c) mod m其中,X(n)表示第n个随机数,X(n+1)表示第n+1个随机数,a、c、m为一组给定的常数,mod表示取余操作。
在梅森旋转算法中,使用了一个非常大的2的幂次数作为种子,通过一系列的位操作或异或操作来产生伪随机数。
这种算法的优点是速度快且产生的随机数质量高。
然而,伪随机数产生器是基于已知的算法进行的,其产生的随机数序列是可预测和重现的。
因此,在某些应用场景(如密码学)中,需要使用更加安全和随机的随机数。
那么如何产生真随机数呢?真随机数的产生是利用物理现象的随机性来产生的。
常用的真随机数产生方法包括噪声源、热噪声和量子现象。
随机模拟方法总结
随机模拟方法总结引言随机模拟方法是一种基于概率和统计的数值计算方法,通过模拟随机事件的方式,来求解实际问题。
随机模拟方法在各个领域中都有广泛的应用,特别是在金融、物理、计算机科学和工程等领域。
本文将总结随机模拟方法的基本原理和常用的应用场景。
基本原理随机模拟方法的基本原理是通过生成服从某种概率分布的随机数,并在该分布上进行采样,来模拟实际问题。
其基本步骤如下:1.确定概率分布:根据实际问题的特点和要求,选择合适的概率分布,如均匀分布、正态分布等。
2.生成随机数:利用确定的概率分布,生成服从该分布的随机数序列。
3.采样模拟:根据具体问题,对生成的随机数进行采样模拟,得到问题的解或近似解。
4.分析结果:对采样模拟得到的结果进行统计分析,评估其准确性和可靠性。
常用应用场景随机模拟方法在各个领域中都有广泛的应用,下面列举几个常见的应用场景:金融风险评估在金融领域,随机模拟方法常用于风险评估。
通过模拟随机的市场变动、利率变化等因素,来评估投资组合的风险水平。
这些模拟结果可以帮助投资者做出更加准确的决策,降低投资风险。
物理系统模拟在物理学领域,随机模拟方法广泛应用于物理系统的建模和模拟。
通过随机模拟方法可以模拟分子动力学、粒子运动等复杂的物理现象,进一步深入理解和预测实验中观察到的现象。
计算机网络性能评估随机模拟方法可以用于评估计算机网络的性能。
通过模拟网络中的随机事件,如消息传输延迟、丢包率等,可以评估网络的性能指标,从而优化网络架构和改进网络协议。
工程系统仿真在工程领域,随机模拟方法可用于工程系统的仿真和优化。
通过模拟随机因素对工程系统的影响,可以评估系统的可靠性和性能,并进行系统优化设计。
常用模拟算法实际应用中,常用的随机模拟算法包括:•蒙特卡洛方法:通过随机采样和统计学方法,进行数值计算和模拟,如求解积分、求解微分方程等。
•马尔可夫链蒙特卡洛方法:利用马尔可夫链的性质,进行随机抽样和模拟,如在复杂系统中进行参数估计和优化。
10.3.2随机模拟课件(共16张PPT)-高一下学期数学人教A版(2019)必修第二册
选做某篮球爱好者做投篮练习,假设其每次投篮命中的概率是60%,若该篮球爱好者连续投篮4次,求至少投中3次的概率,用随机模拟的方法估计上述概率.
解:利用计算机或计算器产生0到9之间取整数值的随机数,用1,2,3,4,5,6表示投中,用7,8,9,0表示未投中,这样可以体现投中的概率是60%,因为投篮4次,所以每4个随机数作为1组,例如1245,6473,0321……共100组这样的随机数,若所有数组中没有7,8,9,0或只有7,8,9,0中的一个数的数组的个数为n,则至少投中3次的概率近似值为n/100.
例1 从你所在班级任意选出6名同学,调查他们的出生月份,假设 出生在一月,二月,…,十二月是等可能的.设事件A =“至少 有两人出生月份相同”,设计一种试验方法,模拟20次,估计 事件A发生的概率.
解:(法一随机数法)根据假设,每个人的出生月份在12个月中是等可能的,而且相互之间没有影响,所以观察6个人的出生月份可以看成可重复试验. 因此,可以构建如下有放回摸球试验进行模拟:在袋子中装入编号为1,2,…,12的12个球,这些球除编号外没有什么差别.有放回地随机从袋中摸6次球,得到6个数代表6个人的出生月份,这就完成了一次模拟试验.如果这6个数中至少有2个相同,表示事件A发生了. 重复以上模拟试验20次,就可以统计出事件A发生的频率.
3、随机模拟的步骤是什么?
点拨精讲20min
又如,一个袋中装有2个红球和3个白球,这些球除颜色不同外没有其他差别. 对于从袋中摸出一个球的试验,我们可以让计算器或计算机产生取值于集合{1,2,3,4,5}的随机数,用1、2表示红球,用3、4、5表示白球. 这样不断产生1~5之间的整数随机数,相当于不断地做从袋中摸球的试验.
随机数的生成方法
随机数的生成方法
一、随机数的定义
随机数是指一组无规律的数字组合,每一次随机出来的结果都完全不同。
随机数是在一定范围内取出一个完全随机的数,用于计算机系统中一
些需要给定一组随机数、模拟实际环境的应用场合。
随机数可以实现一定
的不可预测性,是计算机安全性的重要保障,在数据传输安全、加密技术
中有着重要的作用。
1、基于数学模型的方法
a)均匀分布的随机数生成
均匀分布的随机数是在给定的[A,B](A<B)之间取出一个完全随机的数,即数学上的均匀分布。
一种常用的均匀随机数生成方法是线性同余法,它
的实现步骤如下:
①确定一个循环移位寄存器R,其状态位数为n,状态序列的周期为
2^n,即从0到2^n-1;
②确定一个模数运算法则,用于对R进行变换;
③设置初值R0,在此基础上,依次计算R1,R2,R3,…,Rn;
④通过将状态序列Ri映射为[A,B]区间内的均匀分布随机数。
b)指数分布的随机数生成
指数分布的随机数生成可以利用指数函数的特性,其核心思想是:以
一些概率将一个离散型随机变量转换为连续性随机变量,再根据指数函数
求出该随机变量的概率分布,从而产生均匀分布的概率分布。
指数分布随机数生成的实现步骤如下:。
(整数值)随机数(random numbers)的产生 课件
【思维·引】1.两次抛掷骰子,向上的点数构成一个两 位数. 2.利用随机数产生的步骤进行抽取.
【解析】1.选B.两枚骰子产生的随机数为2位随机数. 2.第一步,n=1; 第二步,用RANDI(1,1 200)产生一个[1,1 200]内的整 数随机数x表示学生的座号;
第三步,执行第二步,再产生一个座号,若此座号与以前 产生的座号重复,则执行第二步,否则n=n+1; 第四步,如果n≤1 200,则重复执行第三步,否则执行第 五步; 第五步,按座号的大小排列,作为考号(不足四位的前面 添上“0”,补足位数),程序结束.
用整数随机数模拟试验估计概率时,首先要确定随机数 的范围和用哪些数代表不同的试验结果.我们可以从以 下三方面考虑:
(1)当试验的基本事件等可能时,基本事件总数即为产 生随机数的范围,每个随机数代表一个基本事件; (2)研究等可能事件的概率时,用按比例分配的方法确 定表示各个结果的数字个数及总个数;
【素养·探】 本题考查利用随机模拟估计概率,突出考查了数学抽象 的核心素养. 本例条件不变,求该运动员三次投篮均命中的概率.
【解析】由题意知模拟三次投篮的结果,经随机模拟产 生了20组随机数,在20组随机数中表示三次投篮均命中 的为431,113,共2组随机数,所以所求概率为 2 =0.1.
20
(整数值)随机数(random numbers) 的产生
1.随机数与伪随机数 (1)随机数的产生 ①标号:把n个大小、形状相同的小球分别标上 1,2,3,…,n; ②搅拌:放入一个袋中,把它们充分搅拌; ③摸取:从中摸出一个.
(2)伪随机数的产生 ①规则:用计算机或计算器依照确定算法; ②特点:具有周期性(周期很长); ③性质:它们具有类似随机数的性质.
随机数生成公式
随机数生成公式随机数生成公式是一种计算机程序中常用的技术,可以生成随机的数字,用于模拟和实验等场景中。
本文将介绍几种常见的随机数生成公式及其应用场景。
一、线性同余法(Linear Congruential Method)线性同余法是一种简单而又高效的随机数生成方法,其公式为:Xn+1 = (aXn + c) mod m其中Xn为当前随机数,a、c、m为常数,mod为模运算符。
该公式的原理是通过不断迭代计算,每次得到一个新的随机数。
该方法的优点是计算速度快,缺点是会产生周期性重复的随机数序列。
该方法常用于模拟和实验场景中。
二、梅森旋转算法(Mersenne Twister)梅森旋转算法是一种广泛应用的随机数生成方法,其公式为:Xn+1 = Xn⊕(Xn >> u)其中Xn为当前随机数,⊕为异或运算符,>>为右移运算符,u为常数。
该公式的原理是通过对当前随机数进行位运算,得到一个新的随机数。
该方法的优点是生成的随机数序列较为均匀,缺点是计算速度较慢。
该方法常用于加密和安全场景中。
三、高斯分布随机数生成公式(Gaussian Distribution)高斯分布随机数生成公式是一种生成符合正态分布(高斯分布)的随机数的方法,其公式为:X = μ + σ * Z其中μ为均值,σ为标准差,Z为符合标准正态分布的随机数。
该公式的原理是通过对标准正态分布进行线性变换,得到符合正态分布的随机数。
该方法的优点是生成的随机数符合实际分布规律,缺点是计算量较大。
该方法常用于金融和统计场景中。
四、指数分布随机数生成公式(Exponential Distribution)指数分布随机数生成公式是一种生成符合指数分布的随机数的方法,其公式为:X = -ln(U) / λ其中U为符合均匀分布的随机数,ln为自然对数函数,λ为指数分布的参数。
该公式的原理是通过对均匀分布进行变换,得到符合指数分布的随机数。
第3章 随机数的产生与模拟
b
,
为了化一般区间上的积分为[0,1]区间上的积分,且被积函数值 在[0,1]之间,令 x = (b − a)u + a ,则有:
∫
b
a
f ( x)dx = S0 ∫ ϕ (u )du + c(b − a )
0
1
其中 ϕ (u ) =
[ f (a + (b − a )u ) − c] , S 0 = (b − a)(d − c) . d −c
本章目录
7
随机数的产生与模拟
Carlo方法在解确定性问题中的应用 3 Monte Carlo方法在解确定性问题中的应用
1 2 3 4
蒙特卡罗( Carlo) 方法( 即随机模拟方法) 蒙特卡罗 ( Monte Carlo ) 方法 ( 即随机模拟方法 ) 求解实际问题的基本步骤包括: 求解实际问题的基本步骤包括: 建模: 建模 : 对所求的问题构造一个简单而又便于实现的概 率统计模型, 率统计模型 , 使所求的解恰好是所建模型的参数或有 关的特征量。 关的特征量。 改进模型: 改进模型 : 根据概率统计模型的特点和计算实践的需 尽量改进模型,以便减少误差和降低成本, 要 , 尽量改进模型 , 以便减少误差和降低成本 , 提高 计算效率。 计算效率。 模拟试验 求解:对模拟结果进行统计处理, 求解 : 对模拟结果进行统计处理 , 给出所求问题的近 似解。 似解。
1
随机数的产生与模拟
Carlo方法在解确定性问题中的应用 3 Monte Carlo方法在解确定性问题中的应用
应用实例
例4:用上述四种方法计算 I = ∫0 e x dx (3)重要抽样法
data E3; do k=1 to 1000;s=0; Do i=1 to 1000; r=ranuni(32789);x=(3*r+1)**(1/2)-1; s=s+exp(x)/(1+x); end; I3=3/(2*1000)*s;output; E3=abs(I3-(exp(1)-1)); End; run; proc means data=e3 Mean Var; var I3; run;
人教A版高中数学必修三3
反思与感悟
解析答案
跟踪训练2 种植某种树苗成活率为0.9,若种植这种树苗5棵,求恰好成 活4棵的概率.设计一个试验,随机模拟估计上述概率.
解析答案
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1.与大量重复试验相比,随机模拟方法的优点是( A )
A.省时、省力
B.能得概率的精确值
C.误差小
D.产生的随机数多Fra bibliotek1 2345
答案
2.用随机模拟方法估计概率时,其准确程度决定于( B )
A.产生的随机数的大小
B.产生的随机数的个数
C.随机数对应的结果
D.产生随机数的方法
解析 随机数容量越大,实际数越接近概率,故选B.
1 2345
解析答案
1 2345
3.在用计算器模拟抛硬币试验时,假设计算器只能产生0~9之间的随机数, 则下列说法错误的是( C ) A.可以用0,2,4,6,8来代表正面 B.可以用1,2,3,6,8来代表正面 C.可以用4,5,6,7,8,9来代表正面 D.产生的100个随机数中不一定恰有50个偶数
述概率. 解 利用计算机或计算器产生0到9之间取整数值的随机数,用1,2,3,4,5,6表
示投中,用7,8,9,0表示未投中,这样可以体现投中的概率是60%,
因为投篮4次,所以每4个随机数作为1组. 例如5727,7895,0123,…,4560,4581,4698,共100组这样的随机数,
若所有数组中没有7,8,9,0或只有7,8,9,0中的一个数的数组的个数为n,则至 少投中3次的概率近似值为1n00.
6807 9706 5774 5725 6576 5929 9768 6071 9138 6754 如果在一组随机数中恰有三个数在1,2,3,4,5,6中,则表示恰有三次击中目 标,则四次射击中恰有三次击中目标的概率约为( D )
数学中的随机模拟技术
数学中的随机模拟技术数学是一门抽象而深奥的学科,而随机模拟技术作为数学中的一项重要工具,为解决现实世界中的复杂问题提供了一种有效的方法。
随机模拟技术通过生成随机数,并利用这些随机数进行模拟,可以在某种程度上近似地模拟和预测实际事件的发展和结果。
本文将介绍数学中的随机模拟技术,并探讨其在不同领域的应用。
一、随机数生成随机数的生成是随机模拟技术的基础。
在计算机科学和数学中,有多种方法可以生成随机数。
常用的方法包括伪随机数生成器和真随机数生成器。
1. 伪随机数生成器伪随机数生成器是利用确定性算法生成的数列,其数值看似随机,但实际上是可预测的。
它们的生成速度快,并且满足统计上的随机性要求,常见的算法包括线性同余法和梅森旋转算法。
2. 真随机数生成器真随机数生成器利用物理现象产生的随机性,例如测量大气噪声或者核衰变过程中的时间差。
真随机数生成器生成的随机数更具有随机性,但是速度较慢。
在随机模拟中,根据需要选择适当的随机数生成方法非常重要。
二、蒙特卡罗方法蒙特卡罗方法是一类基于随机模拟的数值计算方法,特别适用于解决概率统计、数学优化和物理建模等问题。
蒙特卡罗方法基于大数定律,通过大量的随机样本模拟目标问题,从而得到问题的近似解。
实际中,我们可以通过蒙特卡罗方法来计算复杂的积分、求解微分方程、模拟随机游走等问题。
例如,在金融领域中,蒙特卡罗方法被广泛应用于期权定价、风险管理和投资组合优化等方面。
三、马尔科夫链蒙特卡罗方法马尔科夫链蒙特卡罗方法是一种扩展的蒙特卡罗方法,通过构建马尔科夫链,利用随机抽样和模拟方法进行计算。
马尔科夫链蒙特卡罗方法在统计物理学、计算机模拟和贝叶斯统计中都有广泛的应用。
例如,在图像处理中,我们可以使用马尔科夫链蒙特卡罗方法进行图像分割和图像去噪等任务。
在机器学习中,马尔科夫链蒙特卡罗方法也常被用于参数估计和模式识别等问题。
四、随机模拟在优化问题中的应用随机模拟技术在优化问题中也有重要的应用。
(整数值)随机数(random numbers)的产生 课件
这就相当于做了30次试验,在这些数组中,若恰有一个0,则表示恰
有4棵成活,其中有9组这样的数,于是我们得到种植5棵这样的树苗,
9
恰有4棵成活的概率近似为 30 = 30%.
度快,操作简单、省时、省力.
2.用产生随机数的方法抽取样本要注意以下两点:(1)进行正确的
编号,并且编号要连续;(2)正确把握抽取的范围和容量.
估计古典概型的概率
【例2】 盒中有除颜色外其他均相同的5个白球和2个黑球,用随
机模拟法求下列事件的概率.
(1)任取一球,得到白球;
(2)任取三球,都是白球.
数随机数的范围和用哪些数代表不同的试验结果.可以从以下方面
考虑:
(1)试验的基本事件是等可能时,基本事件总数就是产生随机数的
范围,每个随机数字代表一个基本事件.
(2)按比例确定表示各个结果的数字个数及总个数.
(3)产生的整数随机数的组数n越大,估计的概率准确性越高.
n次重复试验恰好发生k次的概率
【例3】 种植某种树苗,成活率为0.9,若种植这种树苗5棵,求恰好
机数近似地看成随机数.
(2)利用计算器产生随机数的操作方法
用计算器的随机函数RANDI(a,b)或计算机的随机函数
RANDBETWEEN(a,b)可以产生从整数a到整数b的取整数值的随
机数.例如,用计算器产生1到25之间的取整数值的随机数,方法如下:
以后反复按ENTER键,就可以不断产生(1,25)之间的随机数.
归纳总结用频率估计概率时,需要做大量的重复试验,费时费力,
并且有些试验还无法进行,因而常用随机模拟试验来代替试验.产
生整数随机数的方法不仅是用计算器或计算机,还可以用试验产生
随机数的方法
随机数的方法随机数是计算机领域中常用的一种方法,用于产生一组随机的数值。
在一些需要随机性的计算中,比如密码学、概率统计、物理模拟等,随机数的作用不可忽视。
下面将介绍几种常用的随机数产生方法。
一、线性同余法线性同余法是最简单、最基础的随机数产生算法。
它的计算原理是利用某个数不断地乘以一个常数并加上另一个常数,然后对一个大数取余数,得到的余数就是一个伪随机数。
该算法的公式为:X(n+1) = (aX(n)+c) mod m其中,X(n)为第n个随机数,a、c、m为常数。
为了避免过多的线性相关性,常数的选择至关重要。
二、拉斐特——罗森费尔德算法拉斐特——罗森费尔德算法又称真随机数发生器,它是一种基于物理过程的随机数生成方法。
它的原理是利用光电效应或微波辐射产生的电信号的微小变化,作为随机因素,产生随机数。
该算法生成的随机数既真实又不可预测,但是需要一些特殊的硬件设备才能实现。
三、梅森旋转算法梅森旋转算法是一种用于产生高质量随机数的算法。
它的原理是利用一个大型的循环移位寄存器,每次进行大量的移位运算以增加随机性。
该算法的随机性非常好,并且产生的随机数周期很长,但是它需要更多的时间和计算资源来实现。
四、高斯分布高斯分布是一种常见的概率分布,也是一种常用的随机数生成方法。
它的原理是根据正态分布函数的概率密度函数来产生符合该函数的随机数。
通过该方法生成的随机数呈现出逼近正态分布的性质,适用于需要模拟实际情况的概率统计问题。
总之,随机数发生算法有很多种,我们需要根据实际需要选择合适的算法。
在实际应用中,需要考虑到随机数的质量、随机性、周期性等方面问题。
随机数的产生
均匀随机数的产生
• • 例1 取一根长度为3m的绳子,拉直后在任意位置剪断,那么剪得两段的长都 不小于1m的概率有多大? 分析:在任意位置剪断绳子,则剪断位置到一端点的距离取遍[0,3]内的任意 数,并且每一个实数被取到都是等可能的。因此在任意位置剪断绳子的所有 结果(基本事件)对应[0,3]上的均匀随机数,其中取得的[1,2]内的随机数 就表示剪断位置与端点距离在[1,2]内,也就是剪得两段长都不小于1m。这 样取得的[1,2]内的随机数个数与[0,3]内个数之比就是事件A发生的概率。 解法1:(1)利用计算器或计算机产生一组0到1区间的均匀随机数 a1=RAND. (2)经过伸缩变换,a=a1*3. (3)统计出[1,2]内随机数的个数N1和[0,3] 内随机数的个数N. (4)计算频率fn(A)=N1/N,即为概率P(A)的近似值. 解法2:做一个带有指针的圆盘,把圆周三等分,标上刻度[0,3](这里3和0 重合).转动圆盘记下指针在[1,2](表示剪断绳子位置在[1,2]范围内)的 次数N1及试验总次数N,则fn(A)=N1/N即为概率P(A)的近似值. 小结:用随机数模拟的关键是把实际问题中事件A及基本事件总体对应的区域 转化为随机数的范围。解法2用转盘产生随机数,这种方法可以亲自动手操作, 但费时费力,试验次数不可能很大;解法1用计算机产生随机数,可以产生大 量的随机数,又可以自动统计试验的结果,同时可以在短时间内多次重复试 验,可以对试验结果的随机性和规律性有更深刻的认识.
• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • •
【例2】天气预报说,在今后的三天中,每一天下雨的概率均为40%.这三天中恰有两天下雨的概率 大概是多少? 分析:试验的可能结果有哪些? 用“下”和“不”分别代表某天“下雨”和“不下雨”,试验的结果有 (下,下,下)、(下,下,不)、(下,不,下)、(不,下,下)、 (不,不,下)、(不,下,不)、(下,不,不)、(不,不,不) 共计8个可能结果,它们显然不是等可能的,不能用古典概型公式,只好采取随机模拟的方法求频 率,近似看作概率. 解:(1)设计概率模型 利用计算机(计算器)产生0~9之间的(整数值)随机数,约定用0、1、2、3表示下雨,4、5、6、7、8、 9表示不下雨以体现下雨的概率是40%。模拟三天的下雨情况:连续产生三个随机数为一组,作为 三天的模拟结果. (2)进行模拟试验 例如产生30组随机数,这就相当于做了30次试验. (3)统计试验结果 在这组数中,如恰有两个数在0,1,2,3中,则表示三天中恰有两天下雨,统计出这样的试验次数, 则30次统计试验中恰有两天下雨的频率f=n/30. 小结: (1)随机模拟的方法得到的仅是30次试验中恰有2天下雨的频率或概率的近似值,而不是概率.在 学过二项分布后,可以计算得到三天中恰有两天下雨的概率0.288. (2)对于满足“有限性”但不满足“等可能性”的概率问题我们可采取随机模拟方法. (3)随机函数RANDBETWEEN(a,b)产生从整数a到整数b的取整数值的随机数. 练习: 1.试设计一个用计算器或计算机模拟掷骰子的实验,估计出现一点的概率. 解析: (1).规定1表示出现1点,2表示出现2点,...,6表示出现6点. (2).用计算器或计算机产生N个1至6之间的随机数 (3).统计数字1的个数n,算出概率的近似值P=n/N
随机模拟
随机模拟随机模拟又称为Monte Carlo 方法,是一种采用统计抽样理论近似地求解数学问题或物理问题的方法。
它既可以用来研究概率问题,也可以用来研究非概率问题。
基本想法: 首先建立与描述该问题有相似性的概率模型。
利用这种相似性把概率模型的某些特征(如随机事件的概率或随机变量的平均值等)与数学分析问题的解答(如积分值,微分方程的解等)联系起来,然后对模型进行随机模拟统计抽样,再利用所得的结果求出这些特征的统计估计值作为原来的分析问题的近似解。
基本理论依据:大数定律。
一 引入随机模拟方法用于近似数值计算领域已有近百年的历史。
可追溯到历史上著名的蒲丰(Buffon )投针问题。
(1) 蒲丰(Buffon )投针问题平面上,画有等距离的平行线,平行线之间的距离为a ,(a>0),向平面上任意投一枚长为l (a l <)的针,试求针与平行线之间相交的概率。
又以φ表示针与此直线的夹角。
则:πφ≤≤≤≤02/0a x令A :“针与平行线相交”,显然有“针与平行线相交”⇔“φsin 2lx ≤”。
则由几何概型有al d lS SA P a A ππϕϕπ2sin 2)(20=⋅==⎰Ω(*)若在(*)中以Nn 替代(估计))(A P ,⇒an lN2=π。
历史上有几位科学家做过此实验。
下表列出了其中的一部分实验结果: 人名 年份 N n 针长πWolf 1850 5000 2532 0.8 3.1596 Smith 1855 3204 1218 0.6 3.1514 Laggerini 1901 3408 1808 0.83 3.1415929 (2) 用Monte Carlo 方法计算面积考虑积分dx x f I ⎰=1)(,设],1,0[∈x 1)(0≤≤x f 。
这时积分I 等于由曲线)(x f y =,ox 轴和oy 轴以及x =1所围成的区域G 的面积。
现在向单位正方形区域(010,1≤≤≤≤y x )中,随机地投掷一点,即它的两个坐标),(y x d i i ..~]1,0[U 。
随机数生成及蒙特卡洛方法
随机数生成及蒙特卡洛方法随机数在计算机科学和统计学中扮演着至关重要的角色。
它们被广泛应用于模拟实验、密码学、金融建模等领域,而蒙特卡洛方法则是一种利用随机数来解决复杂问题的计算方法。
本文将介绍随机数的生成方法以及蒙特卡洛方法的基本原理与应用。
一、随机数的生成方法在计算机上生成真正的随机数是一项具有挑战性的任务,因为计算机是基于确定性逻辑的。
为了产生接近于真正随机的数字序列,我们通常使用伪随机数生成器(Pseudorandom Number Generator,PRNG)。
下面是一些常见的随机数生成方法:1. 线性同余法(Linear Congruential Method)线性同余法是一种简单且高效的随机数生成方法。
它基于一个递推公式:Xn+1 = (A Xn + C) % M,其中Xn为当前随机数,A、C、M为事先选定的参数。
尽管该方法具有周期性和一致性的局限性,但对于一般应用来说已经足够。
2. 梅森旋转算法(Mersenne Twister Algorithm)梅森旋转算法是一种高质量的随机数生成方法,具有较长的周期和良好的统计特性。
它是目前应用广泛的伪随机数生成器之一,被用于各种科学计算和模拟实验中。
3. 硬件随机数除了软件生成的伪随机数之外,还可以利用计算机硬件中的随机性来生成随机数。
例如,利用鼠标移动、键盘敲击、电子噪声等硬件事件作为随机源,通过特定的算法进行处理,生成真随机数序列。
二、蒙特卡洛方法蒙特卡洛方法是一种利用随机数和统计学原理来解决问题的计算方法。
它通过生成大量的随机样本,通过统计分析得出问题的数值解。
下面是蒙特卡洛方法的基本原理和应用:1. 基本原理蒙特卡洛方法的基本原理是利用概率统计的知识,通过大量的随机抽样和统计分析来近似求解问题。
它的核心思想是将问题转化为随机试验,通过统计样本来获得问题的解。
2. 应用领域蒙特卡洛方法在各个领域都有广泛的应用。
在金融领域,蒙特卡洛方法可以用于计算期权定价、风险管理等;在物理学领域,蒙特卡洛方法可以用于粒子运动模拟、相变研究等;在计算机图形学中,蒙特卡洛方法可以用于渲染算法、光线追踪等。
随机数及其应用
随机数及其应用随机数及其应用随机数是在一定范围内以无规律的方式产生的数字或数值序列。
它在计算机科学、统计学、密码学等领域有着广泛的应用。
本文将从随机数的定义、生成方法和应用三个方面进行详细介绍。
一、随机数的定义随机数是指在某个范围内以无规律方式生成的数字或数值序列。
它不受任何规律或模式的限制,具有完全不可预测性和不可重复性。
随机数可以用来模拟真实世界中的不确定性,提供一种客观而无法被预测的数据来源。
二、随机数的生成方法1. 伪随机数生成器(Pseudorandom Number Generator)伪随机数生成器是指通过确定性算法产生看似无规律的数字序列。
这些数字序列虽然不是真正意义上的随机数,但在大多数应用场景中已经足够满足需求。
常见的伪随机数生成器包括线性同余发生器(Linear Congruential Generator)、梅森旋转算法(Mersenne Twister)等。
这些算法通过一个初始种子值作为输入,经过一系列运算得到一个随机数。
2. 真随机数生成器(True Random Number Generator)真随机数生成器是指通过物理过程产生的真正无规律的数字序列。
这些数字序列具有完全的不可预测性和不可重复性。
常见的真随机数生成器包括基于物理过程的方法,如电子噪声、放射性衰变等。
这些方法利用物理现象的不确定性来生成随机数,具有较高的安全性和可靠性。
三、随机数的应用1. 模拟实验随机数在模拟实验中扮演着重要角色。
通过使用随机数,可以模拟现实世界中的不确定因素,并对系统进行分析和预测。
在金融领域中,投资者可以使用随机数来模拟股票价格的波动情况,从而制定合理的投资策略。
在天气预报领域中,气象学家可以利用随机数来模拟气象系统中的各种因素,提供准确可靠的天气预报信息。
2. 加密与安全随机数在密码学中起着至关重要的作用。
加密算法中需要大量使用随机数来增加密码强度和防止破解攻击。
在对称加密算法中,随机数被用作密钥的生成。
《随机数的产生》课件
伪随机数生成器受到初 始种子选择的影响,可 能会导致预测性和周期 性问题。
硬件随机数生成器
1 原理
基于物理过程(例如热 噪声、放电噪声等)生 成真正的随机数。
2 基于物理过程的硬
件随机数生成器
利用物理过程生成随机 数,但实现上存在一些 技术挑战。
3 优缺点分析
硬件随机数生成数生成器
1 原理
利用量子力学中的不确定性原理生成真正的随机数。
2 实现方式
目前有不同的实现方式,如基于光子的实现和基于超导电子的实现。
3 优缺点分析
量子随机数生成器生成的随机数具有绝对的随机性,但技术上尚不成熟且成本较高。
随机数的应用
1 密码学
2 模拟
随机数在密码学中起到重要作用,用于生 成加密密钥和随机挑战。
式的优缺点比较
3 发展趋势及挑战
随机数生成技术仍在不
伪随机数生成器便于实
断发展,量子随机数生
现,但存在周期性问题。
成器的应用前景广阔,
硬件随机数生成器和量
但还需要克服技术难题。
子随机数生成器生成的
随机数质量更高。
《随机数的产生》PPT课件
# 随机数的产生 ## 介绍 - 什么是随机数? - 随机数在计算机中的应用 - 常见的随机数生成方式
伪随机数生成器
1 定义
伪随机数是通过确定性 算法生成的,看起来像 是随机生成的。
2 线性同余法
使用线性同余法生成伪 随机数序列,但它存在 周期性问题。
3 伪随机数生成器的
随机数用于模拟各种现实世界的随机事物, 如天气、股票价格等。
3 游戏
4 科学计算
游戏中的随机性让游戏更有挑战性和趣味 性,使游戏更具变化。
高中数学教师备课必备系列(概率):专题七 (整数值)随机数(random numbers)的产生教学设计 Word版含解
整体设计教学分析产生随机数的方法有两种:(1)由试验产生的随机数:例如我们要产生1—25之间的随机整数,我们把25个大小形状等均相同的小球分别标上1,2,3,…,24,25,放入一个袋中,把它们充分搅拌.然后从中摸出一个球,这个球上的数就是随机数.一般当需要的随机数个数不是太多时,可以用这种方法产生随机数.如果需要随机数的量很大,这种方法就不是很方便,因为速度太慢.(2)用计算器或计算机产生随机数:由于计算机或计算器产生的随机数是根据确定的算法产生的,具有周期性(周期很长),具有类似随机数的性质,但并不是真正的随机数,称为伪随机数.在随机模拟中,往往需要大量的随机数,这时会选择用计算机产生随机数.这部分内容是新增加的内容,是随机模拟中最简单、易操作的部分,所以要求每个学生会操作.具体教学时,教师可以在课堂上带着学生用计算器操作一遍,然后让学生模拟掷硬币的试验或掷骰子的试验,并统计试验的结果.根据试验结果,教师可以设计一些与上一章统计部分相联系的问题,通过知识的相互联系,可以帮助学生更好地理解概率的意义和一些统计思想.例如:①每个学生模拟掷一个硬币的试验20次,统计出现正面的频数与频率,并可用频率估计概率,在此基础上进一步提出问题:这个估计的精度如何?误差大吗?②如果全班有50人,每人得到一个频率,那么有50个观测数据,计算这50个数据的平均数和标准差,并根据统计中的平均数和标准差的含义和计算的具体数值,解释这个模拟结果,通过这个过程,可以使学生进一步理解频率是概率的估计值,以及平均数和标准差的含义等.不同的计算器产生随机数的操作步骤可能不同,教科书中仅是以一种计算器为例给出产生随机数的步骤.教学中,可以让学生自己看计算器的说明书,按说明书的提示进行操作.很多软件都能产生随机数,教科书中以Excel软件为例,主要考虑到这个软件比较普遍,多数教师对它比较熟悉.教师在讲授这部分内容之前应该熟悉一下Excel软件,特别是产生随机数的函数、画统计图的功能及对统计数据结果的处理功能.用随机模拟的方法模拟随机现象称为统计试验.这里必须明确随机模拟方法得到的结果只能是概率的近似值或估计值,每次试验得到的结果可能是不同的.三维目标1.通过对现实生活中具体的概率问题的探究,感知应用数学解决问题的方法,了解随机数的概念;体会数学知识与现实世界的联系,培养逻辑推理能力.2.通过模拟试验,感知应用数字解决问题的方法,自觉养成动手、动脑的良好习惯.利用计算机产生随机数,并能直接统计出频数与频率.通过数学与探究活动,体会理论来源于实践并应用于实践的辩证唯物主义观点.重点难点教学重点:学会利用随机数实验来求简单事件的概率.教学难点:学会利用计算器、计算机求随机数的方法.课时安排1课时教学过程导入新课思路1复习上一节课的内容:(1)古典概型.我们将具有①试验中所有可能出现的基本事件只有有限个;(有限性)②每个基本事件出现的可能性相等.(等可能性)这样两个特点的概率模型称为古典概率概型,简称古典概型.(2)古典概型计算任何事件的概率计算公式:P(A)=基本事件的总数数所包含的基本事件的个A.本节课我们学习(整数值)随机数的产生,教师板书课题.思路2在第一节中,同学们做了大量重复试验,有的同学可能觉得这样做试验花费的时间太多了,那么,有没有其他方法可以代替试验呢?答案是肯定的,这就是我们将要学习的内容(整数值)随机数的产生.推进新课新知探究提出问题(1)在掷一枚均匀的硬币的试验中,如果没有硬币,你会怎么办?(2)在掷一枚均匀的骰子的试验中,如果没有骰子,你会怎么办?(3)随机数的产生有几种方法,请予以说明.(4)用计算机或计算器(特别是TI图形计算器)如何产生随机数?活动:学生思考或讨论,并与同学交流活动感受,讨论可能出现的情况,师生共同最后汇总方法、结果和感受.讨论结果:(1)我们可以用0表示反面朝上,1表示正面朝上,用计算器做模拟掷硬币试验. (2)我们可以分别用数字1、2、3、4、5、6表示出现“1点”“2点”“3点”“4点”“5点”和“6点”,用计算器做模拟掷骰子试验.(3)可以由试验产生随机数,也可用计算机或计算器来产生随机数.①由试验产生的随机数:例如我们要产生1—10之间的随机数,可以把大小形状均相同的十张纸片的背后分别标上:1,2,3,…,8,9,10,然后任意地抽出其中一张,这张纸上的数就是随机数.这种产生随机数的方法比较直观,不过当随机数的量比较大时,就不方便,因为速度太慢.②用计算机或计算器(特别是TI图形计算器)产生随机数:利用计算机程序算法产生,具有周期性(周期很长),具有类似随机数性质,称为伪随机数.在随机模拟时利用计算机产生随机数比较方便.(4)介绍各种随机数的产生.①计算器产生随机数下面我们介绍一种如何用计算器产生你指定的两个整数之间的取整数值的随机数.例如,要产生1—25之间的取整数值的随机数,按键过程如下:以后反复按键,就可以不断产生你需要的随机数.同样地,我们可以用0表示反面朝上,1表示正面朝上,利用计算器不断地产生0,1两个随机数,以代替掷硬币的试验.按键过程如下:②利用TI图形计算器产生随机数的方法只要输入RAND(N)(其中N为任意整数,如图:RAND(20)表示1到20的随机数.)利用TI图形计算器产生随机数的速度很快而且很方便.③介绍利用计算机产生随机数(主要利用Excel软件)先让学生熟悉Excel软件特别是产生随机数的函数,画统计图的功能,以及了解Excel软件对统计数据进行处理的功能.我们也可以用计算机产生随机数,而且可以直接统计出频数和频率.下面以掷硬币为例给出计算机产生随机数的方法.每个具有统计功能的软件都有随机函数.以Excel软件为例,打开Excel软件,执行下面的步骤:(1)选定A1格,键入“=RANDBETWEEN(0,1)”,按Enter键,则在此格中的数是随机产生的0或1.(2)选定A1格,按Ctrl+C快捷键,然后选定要随机产生0,1的格,比如A2至A100,按Ctrl+V快捷键,则在A2至A100的数均为随机产生的0或1,这样我们很快就得到了100个随机产生的0,1,相当于做了100次随机试验.(3)选定C1格,键入频数函数“=FREQUENCY(A1∶A100,0.5)”,按Enter键,则此格中的数是统计A1至A100中,比0.5小的数的个数,即0出现的频数,也就是反面朝上的频数.(4)选定D1格,键入“=1-C1/100”,按Enter键,在此格中的数是这100次试验中出现1的频率,即正面朝上的频率.同时可以画频率折线图,它更直观地告诉我们:频率在概率附近波动.上面我们用计算机或计算器模拟了掷硬币的试验,我们称用计算机或计算器模拟试验的方法为随机模拟方法或蒙特卡罗(Monte Carlo)方法.应用示例思路1例1 利用计算器产生10个1—100之间的取整数值的随机数.解:具体操作如下:键入反复操作10次即可得之.点评:利用计算器产生随机数,可以做随机模拟试验,在日常生活中有着广泛的应用.变式训练利用计算器生产10个1到20之间的取整数值的随机数.解:具体操作如下:键入反复按键10次即可得到.例2 天气预报说,在今后的三天中,每一天下雨的概率均为40%,这三天中恰有两天下雨的概率是多少?活动:这里试验出现的可能结果是有限个,但是每个结果的出现不是等可能的,所以不能用古典概型求概率的公式.用计算器或计算机做模拟试验可以模拟下雨出现的概率是40%.解决步骤:(1)建立概率模型:模拟每一天下雨的概率为40%,有很多方法,例如用计算机产生0—9的随机数,可用0,1,2,3表示下雨,其余表示不下雨(当然,也可以用5,6,7,9表示下雨,其余表示不下雨),这样可以体现下雨的概率为40%.(2)进行模拟实验,可以用Excel软件模拟的结果(模拟20个):可用函数“RANDBETWEEN(1,20)”.(3)验证统计结果(略).注意:用随机数模拟的方法得到的仅仅是20次的模拟结果,是概率的近似值,而不是概率.随着模拟的数量不断地增加(相当于增加样本的容量),模拟的结果就越接近概率.关于例2的实际操作,有条件的可以让学生自己上机动手或利用计数器来演算. 点评:掌握产生随机数的方法,特别是用计算机模拟的方法,还要建立适当的模型.思路2例1 某篮球爱好者,做投篮练习,假设其每次投篮命中的概率是40%,那么在连续三次投篮中,恰有两次投中的概率是多少?活动:学生审题,教师提示指导,其投篮的可能结果有有限个,但是每个结果的出现不是等可能的,所以不能用古典概型的概率公式计算,我们用计算机或计算器做模拟试验可以模拟投篮命中的概率为40%.解:我们通过设计模拟试验的方法来解决问题,利用计算机或计算器可以产生0到9之间的取整数值的随机数.我们用1,2,3,4表示投中,用5,6,7,8,9,0表示未投中,这样可以体现投中的概率是40%.因为是投篮三次,所以每三个随机数作为一组.例如:产生20组随机数:812,932,569,683,271,989,730,537,925,907,113,966,191,431,257,393,027,556.这就相当于做了20次试验,在这组数中,如果恰有两个数在1,2,3,4中,则表示恰有两次投中,它们分别是812,932,271,191,393,即共有5个数,我们得到了三次投篮中恰有两次投中的概率近似为205=25%. 点评:(1)利用计算机或计算器做随机模拟试验,可以解决非古典概型的概率的求解问题.(2)对于上述试验,如果亲手做大量重复试验的话,花费的时间太多,因此利用计算机或计算器做随机模拟试验可以大大节省时间.(3)随机函数RANDBETWEEN (a,b )产生从整数a 到整数b 的取整数值的随机数.例2 你还知道哪些产生随机数的函数?请列举出来.知能训练1.本节练习4.答案:(1)61. (2)略.(3)应该相差不大,但会有差异.存在差异的主要原因是随机事件在每次试验中是否发生是随机的,但在200次试验中,该事件发生的次数又是有规律的,所以一般情况下所得的频率与概率相差不大.2.0表示反面朝上,1表示正面朝上,请用计算器做模拟掷硬币试验.解:具体操作如下:键入拓展提升某班有45个人,现要选出1人去检查其他班的卫生,若每个人被选到的机会均等,则恰好选生甲的机会有多大?(4)利用稳定后1出现的频率估计恰好选生甲的机会.课堂小结随机数具有广泛的应用,可以帮助我们安排和模拟一些试验,这样可以代替我们自己做大量重复试验,比如现在很多城市的中考中都采用产生随机数的方法把考生分配到各个考场中.作业习题3.2A组5、6,B组1、2、3.设计感想本堂课首先复习古典概型及其概率计算,接着设计了试验不能实现的问题,指出可以用随机数来替代试验,举出了三种随机数的产生方法,同学们要切实领会,用事例说明了模拟试验的作用,真实感受到随机数模拟试验带来的好处,在日常和实际生活中,充分利用随机数模拟试验,达到最快最准的效果.。
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料资考参
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•
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• •
•
•
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•
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•
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生产数机随匀均
法余同性线 .2 法中取方平 .1••来自•生产的数机随 一
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01 dom s2 � s � � nx � � 1� n 2 x � � 数机随个 一下为位s2间中的位s4取�位s4后方平数制进七位s2
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一法方于快二
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