(完整版)随机生成多孔介质matlab程序.doc

MulGETS 是一种新的基于 Matlab 的随机天气发生器，用于生成多站点降水和温度。 它是单站点天气生成器 WeaGETS ( http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/29136-stochastic-weather-generator-weagets ) 的扩展，可以暂时驱动单个单站点模型独立但空间相关的随机数。 与未修改的单站点天气发生器类似，降水发生使用一阶二态马尔可夫链生成，温度使用一阶自回归模型生成。 然而，MulGETS 不是基于单个伽马分布生成每日降水量，而是使用多伽马分布来解决降水量的空间相关性。 通过根据气候模型输出修改其参数，MulGETS 可以轻松用作气候变化影响研究的缩减工具。

生成不同组合对象的随机集： n 个元素的不同随机排列（顺序、排名）（n 个！可能）。 n 个元素中 k 个不重复的不同随机组合（可能在 nchoosek(n, k) 之外）。 n 个元素中的不同随机子集（无重复的组合）（可能有 2^n 个）。 可以强制包含“identity”或“null”元素。 结果集已排序。

基于随机解调的压缩采样技术是一种可以突破香农采样定理进行稀疏信号捕获的新颖方法。 在基于随机解调的采样系统中的主要挑战是随机序列的产生。 在本文中，我们介绍了一种生成高速随机序列的方法，该序列可以满足压缩采样的不连贯性。 所提出的技术采用了现场可编程门阵列（FPGA）。 首先，将随机序列并行存储在FPGA的存储器中，并使用低速时钟逐字节读取随机序列。 其次，低速字节序列由电路转换为高速位序列。 该提出的方法可以动态地对随机序列进行编程，而无需对电路系统进行任何更改。 实验结果表明，该方法产生的随机序列对信号的检测是可行的，所构建的系统可以压缩采样并重建稀疏信号。

舵 Matlab实现，用于基于快速随机映射的自动编码器。 该演示由两部分组成：源代码和数据。 数据包括测试数据集（MNIST和NORB）和随机矩阵。 （请使用此链接下载数据部分： : ） 要使用这些代码，您只需将所有文件解压缩到同一路径，然后运行“ demo_MNIST.m”和“ demo_NORB.m”。 主要的训练函数“ helm_train（）”可以如下调用： 例子： [TrainingAccuracy，TestingAccuracy，Training_time，Testing_time] = helm_train（train_x，train_y，test_x，test_y，b1，b2，b3，s，C）； ％train_x是训练数据，train_y是训练标签。 ％test_x是训练数据，而test_y是训练标签。 ％b1，b2和b3是随机矩阵，它们预先存储在我们的演

在软件可靠性模型日趋复杂、细化的今天，文章主要以两个经典模型——JM模 秽和GO模型为例，说明经典随机过程类可靠性模型具有强大的理论研究价值，同时应用具体实例，表明若可靠性评估者把握好一个“度”，即：在适当的条件(合适的软件故障数据，合理的应用阶段经典随机过程类可靠性模型还是具有很大的实用性。

一种简单快速的生成双随机矩阵的算法。 （矩阵，其中每列和每行的总和正好是 1）。 每个矩阵都是从所有 NxN 双随机的空间中统一选择的矩阵。 注意：生成的矩阵确实是双随机的，但不是证明/检查该算法确实生成了矩阵 UAR。 生成双随机矩阵的简单算法（矩阵，其中每列和每行的总和正好是 1）。 算法： 1. 为每个 1<=i,j<=N 设置一个 NxN 矩阵 TM st TM[i,j] = 1/N。 2. 对于 X 次迭代： 3. 在 [1,...,N] 上绘制 i1, j1, i2, j2 UAR。 4. 在 (0, min {TM[i1, j1], TM[i2, j2]}) 上绘制 d UAR。 5. M[i1,j1] <= M[i1,j1] - d； 6. M[i2,j2] <= M[i2,j2] - d； 7. M[i1,j2] <= M[i1,j2] + d； 8. M[i2,j1

随机梯度下降法+matlab

随机过程是大部分研究生必须学习的一门课程，这个随机过程的PPT是老师上课时所用的资料，现在分享给同学们，要是觉得还错的话，记得关注、点赞和评论噶！

北大+数学学院+应用随机过程++课件（非常经典PPT和讲稿） 北大+数学学院+应用随机过程++课件（非常经典PPT和讲稿）