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    伪随机数会重复吗

    发布时间:2023-05-20 00:35:07     稿源: 创意岭    阅读: 150        

    大家好!今天让创意岭的小编来大家介绍下关于伪随机数会重复吗的问题,以下是小编对此问题的归纳整理,让我们一起来看看吧。UDA创意岭 - 安心托付、值得信赖的品牌设计、营销策划公司

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    本文目录:UDA创意岭 - 安心托付、值得信赖的品牌设计、营销策划公司

    伪随机数会重复吗UDA创意岭 - 安心托付、值得信赖的品牌设计、营销策划公司

    伪随机和真随机区别UDA创意岭 - 安心托付、值得信赖的品牌设计、营销策划公司

    计算机不会产生绝对随机的随机数,计算机只能产生“伪随机数”。其实绝对随机的随机数只是一种理想的随机数,即使计算机怎样发展,它也不会产生一串绝对随机的随机数。计算机只能生成相对的随机数,即伪随机数。UDA创意岭 - 安心托付、值得信赖的品牌设计、营销策划公司

    1、随机性:完全乱序UDA创意岭 - 安心托付、值得信赖的品牌设计、营销策划公司

    2、不可推测性: 从已有的数,无法推测出下一个数;UDA创意岭 - 安心托付、值得信赖的品牌设计、营销策划公司

    3、不可重复性: 随机数之间不重复UDA创意岭 - 安心托付、值得信赖的品牌设计、营销策划公司

    真随机数是伴随着物理实验的,比如: 抛硬币、掷骰子、电子元件的噪音、核裂变等,它的结果符合三大特性的UDA创意岭 - 安心托付、值得信赖的品牌设计、营销策划公司

    伪随机数是通过一定算法,获得一个随机的值,并不是真的随机。伪随机又分为强伪随机数和弱伪随机数。强伪随机数:更加贴近真随机数,满足特性的。随机性和不可推测性,难以预测。弱伪随机数:满足随机性,可以预测。UDA创意岭 - 安心托付、值得信赖的品牌设计、营销策划公司

    听说计算机产生的随机数是伪随机数,公式有谁知道。UDA创意岭 - 安心托付、值得信赖的品牌设计、营销策划公司

    用S作随机模拟计算
    作为统计工作者,我们除了可以用S迅速实现新的统计方法,还可以用S进行随机模拟。随机模拟可以验证我们的算法、比较不同算法的的优缺点、发现改进统计方法的方向,是进行统计研究的最有力的计算工具之一。
    随机模拟最基本的需要是产生伪随机数,S中已提供了大多数常用分布的伪随机数函数,可以返回一个伪随机数序列向量。这些伪随机数函数以字母r开头,比如rnorm()是正态伪随机数函数,runif()是均匀分布伪随机数函数,其第一个自变量是伪随机数序列长度n。关于这些函数可以参见第14节以及系统帮助文件。下例产生1000个标准正态伪随机数:
    >
    y
    <-
    rnorm(1000)
    这些伪随机数函数也可以指定与分布有关的参数,比如下例产生1000个均值为150、标准差为100的正态伪随机数:
    >
    y
    <-
    rnorm(1000,
    mean=150,
    sd=100)
    产生伪随机数序列是不重复的,实际上,S在产生伪随机数时从一个种子出发,不断迭代更新种子,所以产生若干随机数后内部的随机数种子就已经改变了。有时我们需要模拟结果是可重复的,这只要我们保存当前的随机数种子,然后在每次产生伪随机数序列之前把随机数种子置为保存值即可:
    >
    the.seed
    <-
    .Random.seed
    >
    ……………
    >
    .Random.seed
    <-
    the.seed
    >
    y
    <-
    rnorm(1000)
    作为例子,我们来产生服从一个简单的线性回归的数据。
    #
    简单线性回归的模拟
    lm.simu
    <-
    function(n){
    #
    先生成自变量。假设自变量x的取值范围在150到180之间,大致服从正态分布。
    x
    <-
    rnorm(n,
    mean=165,
    sd=7.5)
    #
    再生成模型误差。假设服从N(0,
    1.2)分布
    eps
    <-
    rnorm(n,
    0,
    1.2)
    #
    用模型生成因变量
    y
    <-
    0.8
    *
    x
    +
    eps
    return(data.frame(y,x))
    }
    S没有提供多元随机变量的模拟程序,这里给出一个进行三元正态随机变量模拟的例子。假设要三元正态随机向量

    n个独立观测,可以先产生n个服从三元标准正态分布的观测,放在一个
    n行3列的矩阵中:
    U
    <-
    matrix(rnorm(3*n),
    ncol=3,
    byrow=T)
    可以认为矩阵U的每一行是一个标准的三元正态分布的观测。设矩阵
    的Choleski分解为

    A为上三角矩阵,若随机向量
    ,则
    。因此,
    作为一个三行
    n列的矩阵每一行都是服从
    分布的,且各行之间独立。经过转置,产生的
    X
    X
    <-
    matrix(rep(mu,n),
    ncol=3,
    byrow=T)
    +
    U
    %*%
    A
    是一个
    n行三列的矩阵。
    有时模拟需要的计算量很大,多的时候甚至要计算几天的时间。对于这种问题我们要善于把问题拆分成可以单独计算的小问题,然后单独计算每个小问题,把结果保存在S对象中或文本文件中,最后综合保存的结果得到最终结果。
    如果某一个问题需要的计算时间比较长,我们在编程时可以采用以下的技巧:每隔一定时间就显示一下任务的进度,以免计算已经出错或进入死循环还不知道;应该把中间结果每隔一段时间就记录到一个文本文件中(cat()函数可以带一个file参数和append参数,对这种记录方法提供了支持),如果需要中断程序,中间结果可能是有用的,有些情况下还可以根据记录的中间结果从程序中断的地方继续执行。
    参考文献:
    http://www.math.pku.edu.cn/teachers/lidf/docs/statsoft/html/s/13.html

    伪随机数会重复吗UDA创意岭 - 安心托付、值得信赖的品牌设计、营销策划公司

    rand() 会重复吗UDA创意岭 - 安心托付、值得信赖的品牌设计、营销策划公司

    当然。随机序列本身就是有重复的,而且这种重复是没有规律的。rand()是产生伪随机数的函数,所谓“伪随机”就是假随机,是说它的序列规则是可以事先安排的,所以产生的序列可以预测的;但一但生成序列,把这伪序列与真序列比较的话是看不出有什么不同的。所以rand() 如果不重复就不像随机序列了……

    以上就是关于伪随机数会重复吗相关问题的回答。希望能帮到你,如有更多相关问题,您也可以联系我们的客服进行咨询,客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。UDA创意岭 - 安心托付、值得信赖的品牌设计、营销策划公司


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