高二数学随机数的产生
数学:“(整数值)随机数的产生”的教学设计
一、内容和内容解析
本节课的内容是介绍利用计算器或计算机产生取整数值的随机数的方法,让学生初步学会利用计算器或计算机统计软件Excel产生随机(整数值)数进行模拟试验.它是在学生学习了随机事件、频率、概率的意义和性质以及用概率解决实际问题和古典概型的概念后,为了让学生进一步体会用频率估计概率思想,同时也是为了更广泛、有效地解决一些实际问题、体现信息技术的优越性而新增的内容.
计算随机事件发生的概率,除了用古典概率的公式来计算外,还可以通过做试验或者用计算器、计算机模拟试验等方法产生随机数,从而得到事件发生的频率,以此来近似估计概率.
产生(整数值)随机数的方法有两种:
(1)是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.它的优点在于真正体现了随机性,缺点在于如果随机数的量很大,统计起来速度就会太慢;
(2)是用计算器或计算机产生的随机数,它的优点在于统计方便、速度快,缺点在于,计算器或计算机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,是伪随机数.
教学中将结合具体实例,让学生了解随机数在一些随机模拟方法中的作用,加深对随机现象的理解,然后通过计算器(机)模拟估计古典概型随机事件发生的概率和建立非古典概型题求解.
用模拟方法来估计某些随机事件发生概率的必要性:通过大量重复试验,用随机事件发生的频率来估计其概率,但人工进行试验费时、费力,并且有时很难实现.
这部分内容是新增加的内容,是随机模拟中较简单、易操作的部分,所以要求每个学生会操作.利用古典概型产生的随机数是取整数值的随机数.
本节课的教学重点是了解随机数的概念,运用随机模拟的方法得到事件发生的频率,以此来近似估计概率.
二、目标和目标解析
本节课让学生理解产生(整数值)随机数的意义,并初步学会利用计算器或计算机模拟试验方法产生随机数,理解随机模拟方法的基本思想:初步学会设计和运用模拟方法近似计算概率.
1.在回顾利用大量重复试验来统计频数耗时,让学生理解随机模拟的必要性,初步体验随机模拟思想.
2.在介绍如何利用计算器产生之间取整数值的随机数和抛掷
硬币转化为产生随机数0,1的过程中,让学生初步熟悉利用计算器产生(整数值)随机数的方法,进一步理解频数的随机性和相对稳定性.
3.介绍利用计算机统计软件Excel产生(整数值)随机数的方法,让学生理解随机模拟的基本思想是用频率近似估计概率.理解概率的意义,与前面第一节学习内容相呼应.
4.通过练习和例题的具体实例让学生设计一种随机模拟方法,使学生初步掌握建立概率模型,应用计算器或计算机统计软件Excel来模拟试验的方法近似计算概率,即初步掌握随机模拟方法(蒙特卡罗(Monte Carlo)方法),并初步学会设计一些模拟试验解决一些较简单的现实问题.
三、教学问题诊断分析
从学生的认知基础和认知结构看,第一,在初中学生虽然对利用计算器进行常规操作已非常熟练,但是对于利用随机函数产生随机数掌握参差不齐,有些先实行初中课改的地区(如余杭等)已在课堂上了解过随机知识,但有些地区可能对这一知识的了解属于空白;第二,学生对计算器或计算机所产生的随机数的“不确定性”可能有怀疑,对试验及试验结果的科学性也可能会有所质疑;第三由于没有随机模拟的体验和认识,对于随机模拟方法的理解有一定的难度;第四如何把具体问题转化为随机模拟问题来解决,如何建立概率模型,即设计随机模拟方法中的随机数与具体问题中的具体情形相对应,这是一个关键,由于学生积累的经验还不够,这也是一个教学难点.
从教师这方面看,首先这部分内容操作性强,鉴于教学条件及学生的差异,高效的组织教学将是一个突出的问题;其次学生虽然已对于随机事件、频率、概率的意义、古典概型等方面都有所认识,但不可能从根本上理解随机模拟方法,在完成操作任务的同时,还要结合一些典型案例的处理,使学生经历较完整的数据处理的全过程,在过程中让学生体会随机模拟的基本思想,学习数据处理的方法,把理性的认识和实际的操作结合起来,对教师驾驭课堂、灵活应变能力提出了较高的要求.
四、教学支持条件分析
由于教学中要求学生能够利用计算器产生整数值随机数,因此学生的计算器课前要准备,或者让学生自己事先看说明书.同时教师可让学生了解计算机产生随机数方法.
为了有效实现教学目标,条件许可,有条件的学校可让学生上机操作,可安装好有统计功能的软件,如Excel等具有随机函数的统计软件,让学生上机操作模拟试验.
五、教学过程设计
(一)课题引入,
为什么要学习本节的内容(学习本节的必要性)
(1)在前面第一节中,同学们做了大量重复的试验,用频率去估计概率,这种方法比较通用,但有的同学可能觉得这样做试验花费的
时间太多.那怎么办?
(2)在概率求解中我们也发现一些随机事件的试验具有一些共同特征,所以我们在上一节把一类特殊的随机事件的概率求解转化为古典概型求解,使运算简单化,但我们只能解决一些简单的古典概型问题,对于一些基本事件数比较大时,我们很难把它列举得不重复不遗漏,同时对于随机事件中所包含的基本事件数又容易算错,而且对于基本事件的等可能性又比较难于验证.同时还有一些概率模型题不属于古典概型,我们又如何求解这类题.
(二)问题情境,引出概念
针对以上原因,我们提出这样一个课题.
情境1:关于2009年一季度杭州市饮用水省级监督抽查中,共抽查我市41批次饮用水,合格37批次,抽查合格率90.2%,其中,抽查纯净水21批次,合格19批次,抽查合格率90.5%;抽查矿泉水3批次,全部合格,抽查合格率继续保持100.0%;抽查天然水17批次,合格15批次,抽查合格率88.2%,
问1:假设你是一名饮用水卫生工作人员,要从82批次饮用水中抽取41批次进行卫生达标检查,你准备怎么做?
问2:假如我们需要是从8200批次饮用水中抽取410批次进行检验,你又打算怎么办?
设计意图:通过情境1的问题让学生能回忆起前面统计知识中利用随机抽样方法如抽签法、随机数表法等进行抽样的步骤和特征,初步了解随机数的意义,又让学生明白这就是一种用手工试验产生整数值随机数的方法,从而让学生对随机数这个名称有更进一步的认识,加强知识之间的纵向联系,使学生从具体试验中了理解随机数的含义.
师生活动:教师引导,学生思考回答:
预设学生回答一:采用简单随机抽样(抽签法)方法:如摸球法或转盘法我们把82个大小形状等均相同的小球标上
00,01,02,…,39,40号签,放入一个不透明的袋中,把它们充分搅拌,然后每次从中摸出一个球,一共摸41次球,就得到一组抽样数据.
预设学生回答二:采用简单随机抽样方法(随机数表法)等.
教师可展示:采用简单随机抽样方法(随机数表法):比如给出第6行到第8行的随机数表:
16 22 77 94 39 49 54 43 54 82 17 37 93 23 78 87 35 20 96 43 84 26 34 91 64
84 42 17 53 31 57 24 55 06 88 77 04 74 47 67 21 76 33 50 25 83 92 12 06 76
63 01 63 78 59 16 95 55 67 19 98 10 50 71 75 33 21 12 34 29 78 64 56 07 82
显示随机数表设计意图:是让学生脑海中有两位随机数这样一种直观印象,为后面问题6中的三天恰有两天下雨这一事件,如何想到用三位随机数组模拟作第一次小铺垫.
教师:每次摸出一个球,这个球上的数就是随机数.由于随机数表的每个数都是随机产生的,我们也可以利用随机数表产生随机数.随机数就是在一定范围内随机产生的数,并且得到这个范围内每一数的机会一样.引入课题,板书本节课题.
情境2:在第一节中,同学们做了大量重复的试验,比如抛硬币和掷骰子的试验,用频率估计概率,假如现在要作1000次掷骰子试验,你打算怎么办?
设计意图:通过情境2的问题让学生进一步体会当需要随机数的量很大时,用手工试验产生随机数速度太慢,从而说明利用现代信息技术的重要性,也就很自然转到利用计算器或计算机产生随机数的必要性.在问题的思考过程中让学生自我发现问题,主动解决问题的欲
望.
师生活动:教师在表述问题的过程中,学生思考讨论,急于寻找解决问题的方案.
(三)操作实践,了解概念
问题1:利用手工试验产生随机数的速度太慢,你有其它方法来代替试验呢?
设计意图:让学生了解总体个体数不是很大时,可以利用手工随机试验的方法,如果需要随机数的量很大,随机试验的方法不是很方便,速度太慢.促使学生去探求更方便的方法,从而培养学生在学习中善于发现问题、解决问题的能力.让学生在已有的环境中进一步寻
找解决问题的途径,激发学生学习新知识的热情和兴趣.现代信息技术的高速快捷是学生所熟悉的工具,学生很容易想到利用计算器来产生随机数.学生最熟悉就是计算器,但对计算器的随机函数的操作对于学生来说,是比较陌生的内容,很难找到一个思考的方向.所以以老师介绍计算器的操作为主,了解随机函数的原理后,再看看计算器说明书,学生会很容易掌握计算器的操作.
师生活动:学生可能回答借助计算器,但对于具体操作不是清楚.
教师事先可以编制几个小问题,让学生熟悉这款新型CASIO计算器fx-991ES.
2.小数点位数的有趣试验:按以下要求显示,你能利用计算器显示:①小数点位数为0;②小数点位数为8为;③小数点位数为18位(挑战极限题:计算器显示的小数位数最多为9位).
教师介绍,在利用计算器产生随机数可以先进行以下操作就可以产生整数值的随机数CASIO学生用计算器fx—991ES步骤如下:
C语言中产生随机数的方法
C语言中产生随机数的方法 引例:产生10个[100-200]区间内的随机整数。 #include
高中数学必修三《均匀随机数的产生》教学设计
3.3.2 均匀随机数的产生 教材分析 本节内容是数学必修三第三章 概率 3.3.2均匀随机数的产生, 本节课在学生已经掌握几何概型的基础上,来学习解决几何概型问题的又一方法,本节课的教学对全面系统地理解掌握概率知识,对于培养学生自觉动手、动脑的习惯,对于学生辩证思想的进一步形成,具有良好的作用. 通过对本节课例题的模拟试验,认识用计算机模拟试验解决概率问题的方法,体会到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。 课时分配 本节内容用1课时的时间完成,主要讲解利用计算器(计算机)产生均匀随机数的方法;利用均匀随机数解决具体的有关概率的问题。 教学目标 重 点: 掌握[0,1]上均匀随机数的产生及[a,b ]上均匀随机数的产生。学会采用适当的随机模拟法去估算几何概率。 难 点:利用计算器或计算机产生均匀随机数并运用到概率的实际应用中。 知识点:通过模拟试验,感知应用数字解决问题的方法,了解均匀随机数的概念;掌握利用计算器(计算机)产生均匀随机数的方法。 能力点:利用均匀随机数解决具体的有关概率的问题,理解随机模拟的基本思想是用频率估计概率。 教育点:通过随机模拟试验,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,培养逻辑 思维能力和探索创新能力。 自主探究点:在信息技术环境下,通过算法解决大量重复模拟试验中的数据统计问题,得出问题的解的估计值,并由此进一步体会随机模拟方法、算法思想以及从特殊到一般的数学研究过程。 易错易混点:在计算器上用rand()产生(0,1)之间的随机数不是什么难事,但产生任意区间(a,b )上的 随机数涉及线性变换,这是学生不易处理的问题,容易出错。 教具准备 多媒体课件 一、引入新课 复习提问: (1)什么是几何概型?(2)几何概型的概率公式是怎样的?(3)几何概型的特点是什么?(4)列举几个简单的几何概型例子? 【师生活动】 (1)几何概率模型:如果每个事件发生的概率只与构成该事件区域的长度(面积或体积)成比例,则称这样的概率模型为几何概率模型; (2)几何概型的特点:1)试验中所有可能出现的结果(基本事件)有无限多个;2)每个基本事件出现的可能性相等. (3)几何概型的概率公式: P (A )=积) 的区域长度(面积或体试验的全部结果所构成积)的区域长度(面积或体构成事件A (4)几何概型例子:长3米的绳子被剪刀随机剪一次,问两段长度都不小于1米的概率?在这个几何概型中,随机剪绳子可以抽象成数学模型:从区间(0,3)中随机取一个数,由此引出今天的学习的内容,均匀随机数。
随机数生成方法、随机数生成法比较以及检验生成的随机序列的随机性的方法讲义
摘要 摘要 本文着重讨论了随机数生成方法、随机数生成法比较以及检验生成的随机序列的随机性的方法。 在随机序列生成方面,本文讨论了平方取中法、斐波那契法、滞后斐波那契法、移位法、线性同余法、非线性同余法、取小数法等,并比较了各方法的优劣性。 在统计检验方面,介绍了统计检验的方法,并用其检验几种随机数生成器生成的随机数的随机性。 最后介绍了两种新的随机数生成法,并统计检验了生成随机序列的随机性。关键词:随机数,随机数生成法,统计检验 I
ABSTRACT ABSTRACT This article focuses on methods of random number generator, random number generation method comparison and test the randomness of the generated random sequence method. In random sequence generation, the article discusses the square method, Fibonacci method, lagged Fibonacci method, the shift method, linear congruential method, linear congruence method, taking minority law, and Comparison of advantages and disadvantages of each method. In statistical test, the introduction of the statistical test method, and used to test some random number generator random random numbers generated. Finally, two new random number generation method, and statistical tests of randomness to generate a random sequence. Key Words: random number,random number generator,statistical test II
真随机数产生方法
ATmega1 28单片机的真随机数发生矗时间:2009-12-16 15:39:00 来源:单片机与嵌入式系统作者:刘晓旭,曹林,董秀成西华大学 ATmega1 28单片机的真随机数发生矗时间:2009-12-16 15:39:00 来源:单片机与嵌入式系统作者:刘晓旭,曹林,董秀成西华大学 引言 随机数已广泛地应用于仿真、抽样、数值分析、计算机程序设计、决策、美学和娱乐之中。常见的随机数发生器有两种:使用数学算法的伪随机数发生器和以物理随机量作为发生源的真随机数发生器。要获取真正随机的真随机数,常使用硬件随机数发生器的方法来获取。这些真随机数都是使基于特定的真随机数发生源(如热噪声、电流噪声等),每次获取的真随机数都是不可测的,具有很好的随机性。 真随机数因其随机性强,在数据加密、信息辅助、智能决策和初始化向量方面有着广泛应用,构建一种基于硬件真随机数发生源,具有广泛的应用价值。但目前硬件真随机数发生源均较复杂,而且很少有基于单片机的真随机数发生器。本文利用RC充放电的低稳定度,根据AVR单片机的特点设计了一种性价比极高的真随机数发生器。该随机数发生器使用元件很少,稳定性高,对一些价格敏感的特殊场合,如金融、通信、娱乐设备等有较大的应用意义。 1 基本原理和方法 1.1 基本原理 串联的RC充放电电路由于受到漏电流、电阻热噪声、电阻过剩噪声、电容极化噪声等诸多不确定性因素的影响,其充放电稳定度一般只能达到10-3。利用这种RC充放电的低稳定度特性实现廉价的真随机数发生源。 Atmel公司AVR单片机ATmega 128以其速度快、功能强、性价比高等优点广泛应用于各种嵌入式计算场合。利用AVR单片机引脚配置灵活多样的特点,使用Amnega128 两个I/O口作为真随机数的电气接口。 其原理如图1所示。主要原理是利用串联RC电路的不确定性产生真随机数源,收集数据,通过AVR单片机ATmega128和主时钟电路量化RC电路的充放电时问,获得不确定的2位二进制数据,再利用程序将每4次采集的数据综合,最后产生1个8位的真随机数。
EXCEL随机数据生成方法
求教:我的电子表格中rand()函数的取值范围是-1到1,如何改回1到0 回答:有两种修改办法: 是[1-rand()]/2, 或[1+rand()]/2。 效果是一样的,都可生成0到1之间的随机数 电子表格中RAND()函数的取值范围是0到1,公式如下: =RAND() 如果取值范围是1到2,公式如下: =RAND()*(2-1)+1 RAND( ) 注解: 若要生成a 与b 之间的随机实数: =RAND()*(b-a)+a 如果要使用函数RAND 生成一随机数,并且使之不随单元格计算而改变,可以在编辑栏中输入“=RAND()”,保持编辑状态,然后按F9,将公式永久性地改为随机数。 示例 RAND() 介于0 到1 之间的一个随机数(变量) =RAND()*100 大于等于0 但小于100 的一个随机数(变量) excel产生60-70随机数公式 =RAND()*10+60 要取整可以用=int(RAND()*10+60) 我想用excel在B1单元个里创建一个50-80的随机数且这个随机数要大于A1单元个里的数值,请教大家如何编写公式! 整数:=ROUND(RAND()*(80-MAX(50,A1+1))+MAX(50,A1+1),0) 无需取整数:=RAND()*(80-MAX(50,A1))+MAX(50,A1)
要求: 1,小数保留0.1 2,1000-1100范围 3,不要出现重复 =LEFT(RAND()*100+1000,6) 至于不许重复 你可以设置数据有效性 在数据-有效性设 =countif(a:a,a1)=1 选中a列设有效性就好了 其他列耶可以 急求excel随机生成数字的公式,取值要在38.90-44.03之间,不允许重复出现,保留两位小数,不允许变藏 =round(RAND()*5+38.9,2) 公式下拉 Excel随机数 Excel具有强大的函数功能,使用Excel函数,可以轻松在Excel表格产生一系列随机数。 1、产生一个小于100的两位数的整数,输入公式=ROUNDUP(RAND()*100,0)。 RAND()这是一个随机函数,它的返回值是一个大于0且小于1的随机小数。ROUNDUP 函数是向上舍入数字,公式的意义就是将小数向上舍入到最接近的整数,再扩大100倍。 2、产生一个四位数N到M的随机数,输入公式=INT(RAND()*(M-N+1))+N。 这个公式中,INT函数是将数值向下取整为最接近的整数;因为四位数的随机数就是指从1000到9999之间的任一随机数,所以M为9999,N为1000。RAND()的值是一个大于0且小于1的随机小数,M-N+1是9000,乘以这个数就是将RAND()的值对其放大,用INT 函数取整后,再加上1000就可以得到这个范围内的随机数。[公式=INT(RAND()*(9999-1000+1))+1000] 3、Excel函数RANDBETWEEN是返回位于两个指定数之间的一个随机数。使用这一个函数来完成上面的问题就更为简单了。要使用这个函数,可能出现函数不可用,并返回错误值#NAME?。 选择"工具"菜单,单击"加载宏",在"可用加载宏"列表中,勾选"分析工具库",再单击"确定"。接下来系统将会安装并加载,可能会弹出提示需要安装源,也就是office安装盘。放入光盘,点击"确定",完成安装。 现在可以在单元格输入公式=RANDBETWEEN(1000,9999)。 最后,你可以将公式复制到所有需要产生随机数的单元格,每一次打开工作表,数据都会自动随机更新。在打开的工作表,也可以执行功能键F9,每按下一次,数据就会自动随机更新了。
均匀随机数的产生 说课稿 教案 教学设计
均匀随机数的产生 教学目标: 1.通过模拟试验,感知应用数字解决问题的方法,了解均匀随机数的概念;掌握利用计算器(计算机)产生均匀随机数的方法;自觉养成动手、动脑的良好习惯. 2.会利用均匀随机数解决具体的有关概率的问题,理解随机模拟的基本思想是用频率估计概率.学习时养成勤学严谨的学习习惯,培养逻辑思维能力和探索创新能力. 教学重点: 掌握[0,1]上均匀随机数的产生及[a,b]上均匀随机数的产生.学会采用适当的随机模拟法去估算几何概率. 教学难点: 利用计算器或计算机产生均匀随机数并运用到概率的实际应用中. 教学方法: 讲授法 课时安排 1课时 教学过程: 一、导入新课 1、复习提问:(1)什么是几何概型?(2)几何概型的概率公式是怎样的?(3)几何概型的特点是什么? 2、在古典概型中我们可以利用(整数值)随机数来模拟古典概型的问题,那么在几何概型中我们能不能通过随机数来模拟试验呢?如果能够我们如何产生随机数?又如何利用随机数来模拟几何概型的试验呢?引出本节课题:均匀随机数的产生. 二、新课讲授: 提出问题 (1)请说出古典概型的概念、特点和概率的计算公式? (2)请说出几何概型的概念、特点和概率的计算公式? (3)给出一个古典概型的问题,我们除了用概率的计算公式计算概率外,还可用什么方法得到概率?对于几何概型我们是否也能有同样的处理方法呢? (4)请你根据整数值随机数的产生,用计算器模拟产生[0,1]上的均匀随机数. (5)请你根据整数值随机数的产生,用计算机模拟产生[0,1]上的均匀随机数. (6)[a,b]上均匀随机数的产生. 活动:学生回顾所学知识,相互交流,在教师的指导下,类比前面的试验,一一作出回答,教师及时提示引导. 讨论结果: (1)在一个试验中如果 a.试验中所有可能出现的基本事件只有有限个;(有限性) b.每个基本事件出现的可能性相等.(等可能性) 我们将具有这两个特点的概率模型称为古典概率模型(classical models of probability),简称古典概型. 古典概型计算任何事件的概率计算公式为:P(A)= 基本事件的总数数 所包含的基本事件的个 A . (2)对于一个随机试验,我们将每个基本事件理解为从某个特定的几何区域内随机地取一点,
随机数产生原理及实现
电子信息与通信工程学院 实验报告 实验名称随机数的产生 课程名称随机信号分析 姓名顾康学号U201413323 日期6月6日地点南一楼东204 成绩教师董燕
以上为6种分布的实验结果 1.均匀分布 随机变量X~U(0,1)的一组样本值的模拟值一般采用某种数值计算方法产生随机数序列,在计算机上运算来得到,通常是利用递推公式: Xn=f(Xn-1,.....,Xn-k) 1.1 同余法 Xn+1 = λXn(mod M) Rn=Xn/M R1 R2...Rn即为(0,1)上均匀分布的随机数列。而上述方法是伪随机的,{Rn}本质上是递推公式给定的周期序列,周期T可看做logλ(M)。
解决方法是:选择模拟参数并对序列进行统计检验。 1.2选择模拟参数 1)周期长度取决于Xo,λ, M的选择 2)通过选取适当的参数可以改善随机数的性质 几组参考的取值 Xo =1 , λ=7 , M=10^10 Xo =1 , λ=5^13 , M=2 *10^10 Xo =1 , λ=5^17 , M=10^12 1.3对数列进行统计检验 对应序列能否看作X的独立同分布样本,须检验其独立性和均匀性 for i=2:1:size %同余法均匀分布 x(i)= mod ( v*x(i-1), M); y(i)=x(i)/M; end subplot(2,3,1); hist(y,100) [ahat,bhat,ACI,BCI]=unifit(y)% 以0.95的置信度估计样本的参数 首先我们的标准是U ~(0,1),而实验值,ACI表示ahat的范围[-0.0030,0], BCI表示bhat的范围[1.0000,1.0030]。同时样本的均值和方差分别为0.4932 和0.0830,结论与理论值很接近。该样本以0.95的可信度服从(0,1)均匀分布。 2.伯努利分布 2.1算法原理
一维正态分布随机数序列的产生方法
一维正态分布随机数序列的产生方法 一、文献综述 1.随机数的定义及产生方法 1).随机数的定义及性质 在连续型随机变量的分布中,最简单而且最基本的分布是单位均匀分布。由该分布抽取的简单子样称,随机数序列,其中每一个体称为随机数。 单位均匀分布也称为[0,1]上的均匀分布。 由于随机数在蒙特卡罗方法中占有极其重要的位置,我们用专门的符号ξ表示。由随机数序列的定义可知,ξ1,ξ2,…是相互独立且具有相同单位均匀分布的随机数序列。也就是说,独立性、均匀性是随机数必备的两个特点。 随机数具有非常重要的性质:对于任意自然数s,由s个随机数组成的 s维空间上的点(ξn+1,ξn+2,…ξn+s)在s维空间的单位立方体Gs上 均匀分布,即对任意的ai,如下等式成立: 其中P(·)表示事件·发生的概率。反之,如果随机变量序列ξ1, ξ2…对于任意自然数s,由s个元素所组成的s维空间上的点(ξn+1,…ξn+s)在Gs上均匀分布,则它们是随机数序列。 由于随机数在蒙特卡罗方法中所处的特殊地位,它们虽然也属于由具有已知分布的总体中产生简单子样的问题,但就产生方法而言,却有着本质上的差别。 2).随机数表 为了产生随机数,可以使用随机数表。随机数表是由0,1,…,9十个数字组成,每个数字以0.1的等概率出现,数字之间相互独立。这些数字序列叫作随机数字序列。如果要得到n位有效数字的随机数,只需将表中每n 个相邻的随机数字合并在一起,且在最高位的前边加上小数点即可。例如,某随机数表的第一行数字为7634258910…,要想得到三位有效数字的随机数依次为0.763,0.425,0.891。因为随机数表需在计算机中占有很大内存, 而且也难以满足蒙特卡罗方法对随机数需要量非常大的要求,因此,该方法不适于在计算机上使用。 3).物理方法
随机数生成方法
University of Sydney School of Information Technologies Generating Random Variables Pseudo-Random Numbers Definition : A sequence of pseudo-random numbers ()i U is a deterministic sequence of numbers in []1,0 having the same relevant statistical properties as a sequence of random numbers. The most widely used method of generating pseudo-random numbers are the congruential generators: ()M X U M c aX X i i i i =+=?mod 1 for a multiplier a , shift c , and modulus M , all integers. The sequence is clearly periodic, with maximum period M . The values of a and c must be carefully chosen to maximise the period of the generator, and to ensure that the generator has good statistical properties. Some examples: M a c 259 1313 0 232 69069 1 231-1 630360016 0 232 2147001325 715136305 Reference: Ripley, Stochastic Simulation , Chapter 2
随机数的产生及统计特性分析-实验报告
电子科技大学通信与信息工程学院 标准实验报告 实验名称:随机数的产生及统计特性分析 电子科技大学教务处制表
电子科技大学 实验报告 学生姓名:吴子文学号:2902111011 指导教师:周宁 实验室名称:通信系统实验室 实验项目名称:随机数的产生及统计特性分析 实验学时:6(课外) 【实验目的】 随机数的产生与测量:分别产生正态分布、均匀分布、二项分布和泊松分布或感兴趣分布的随机数,测量它们的均值、方差、相关函数,分析其直方图、概率密度函数及分布函数。通过本实验进一步理解随机信号的一、二阶矩特性及概率特性。 编写MATLAB程序,产生服从N(m, sigma2)的正态分布随机数,完成以下工作: (1)、测量该序列的均值,方差,并与理论值进行比较,测量其误差大小,改变序列长度观察结果变化; (2)、分析其直方图、概率密度函数及分布函数; (3)、计算其相关函数,检验是否满足Rx(0)=mu^2+sigma2,观察均值mu 为0和不为0时的图形变化; (4)、用变换法产生正态分布随机数,重新观察图形变化,与matlab函数产生的正态分布随机数的结果进行比较。 【实验原理】 1、产生服从N(m, sigma2)的正态分布随机数,在本实验中用matlab中的函数normrnd()产生服从正态分布的随机数。 (1)R = normrnd(mu,sigma) 产生服从均值为mu,标准差为sigma的随机数,mu和sigma可以为向量、矩阵、或多维数组。 (2)R = normrnd(mu,sigma,v) 产生服从均值为mu 标准差为sigma的随机数,v是一个行向量。如果v是一个1×2的向量,则R为一个1行2列的矩阵。
随机数产生方法
伪随机数的产生,现在用得较多的是“线性同余法" 就是下面这个式子 R(n+1) = [R(n) * a + b] mod c 为使随机数分布尽量均匀,a、b 均为质数, c 一般取值域内的最大值(mod 是求余数) 从这个式了可以看出,每次产生的随机数都跟上一次产生的数有关系,那么,第一个数是怎么来的呢?这就是线性同余法中必须用的的”种子",也就是说,给定某个种子后,所产生的随机数序列是固定的,在计算机编程中,一般使用系统时间来初始化种子,就是前面代码中的 srand((unsigned)time(NULL)); 这一句了。因为每次运行程序的时间肯定不一样,所以产生散列肯定也不一样,从而达到“随机”的目的。 a,b,c 的取值我用的是 a=3373, b=1, c=32768 下面的两个子程序是我在我的项目(S7-200 226)中产生随机的系统编号用的,因为我的编号中只有4位数采用了随机数,所以下面的程序中用的是整型,最大范围为32767。如果需要更宽范围的随机数,可以采用双字类型,并适当修改程序,代码很简单,就是将上面那个表达式用 S7-200 的指令表示出来就行了。 这两个子程序是从 MicroWIN V4.0 中导出来的,可以将它们用文本编辑器保存为 AW L 文件后直接导入 MicroWIN。 使用时在第一个扫描周期调用 Srand 初始种子,需要随机数的地方调用 Random Random 有了个最大范围参数,可以限制生成的随机数的最大范围,比如我只需要4位随机数,所以一般这样调用 CALL Random, 10000, vw0,生成的数就在 0-9999 范围内 下面是代码: SUBROUTINE_BLOCK Srand:SBR17 TITLE=初始化随机数种子 // // 直接使用系统时钟的分秒来作为种子 VAR_OUTPUT seed:WORD; END_VAR
高中数学:均匀随机数的产生 (28)
[核心必知] 1.预习教材,问题导入 根据以下提纲,预习教材P135~P136,回答下列问题. (1)教材问题中甲获胜的概率与什么因素有关? 提示:与两图中标注B的扇形区域的圆弧的长度有关. (2)教材问题中试验的结果有多少个?其发生的概率相等吗? 提示:试验结果有无穷个,但每个试验结果发生的概率相等. 2.归纳总结,核心必记 (1)几何概型的定义与特点 ①定义:如果每个事件发生的概率只与构成该事件区域的长度(面积或体积)成比例,则称这样的概率模型为几何概率模型,简称为几何概型. ②特点:(ⅰ)可能出现的结果有无限多个;(ⅱ)每个结果发生的可能性相等. (2)几何概型中事件A的概率的计算公式 P(A)= 构成事件A的区域长度(面积或体积) 试验的全部结果所构成的区域长度(面积或体积) . [问题思考] (1)几何概型有何特点? 提示:几何概型的特点有: ①试验中所有可能出现的结果(基本事件)有无限多个; ②每个基本事件出现的可能性相等. (2)古典概型与几何概型有何区别? 提示:几何概型也是一种概率模型,它与古典概型的区别是:古典概型的试验结果是有限的,而几何概型的试验结果是无限的. [课前反思] 通过以上预习,必须掌握的几个知识点: (1)几何概型的定义:;
(2)几何概型的特点: ; (3)几何概型的计算公式: . 某班公交车到终点站的时间可能是11∶30-12∶00之间的任何一个时刻. 往方格中投一粒芝麻,芝麻可能落在方格中的任何一点上. [思考1] 这两个试验可能出现的结果是有限个,还是无限个? 提示:无限多个. [思考2] 古典概型和几何概型的异同是什么? 名师指津:古典概型和几何概型的异同 如表所示: 名称 古典概型 几何概型 相同点 基本事件发生的可能性相等 不同点 ①基本事件有限个 ①基本事件无限个 ②P (A )=0?A 为不可能事件 ②P (A )=0A 为不可能事件 ③P (B )=1?B 为必然事件 ③P (B )=1 B 为必然事件 讲一讲 1.取一根长为5 m 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2 m 的概率有多大? [尝试解答] 如图所示. 记“剪得两段绳长都不小于2 m ”为事件A .把绳子五等分,当剪断位置处在中间一段上 时,事件A 发生.由于中间一段的长度等于绳长的15 , 所以事件A 发生的概率P (A )=15 . 求解与长度有关的几何概型的关键点 在求解与长度有关的几何概型时,首先找到试验的全部结果构成的区域D ,这时区域D