matlab程序 unifrnd产生随机序列 再利用近似抽样法产生高斯分布的随机序列

ansys apdl 焊接热源 三维

基于MNIST样式的自动编码器 （AAE）模型，可在高斯分布多元变量上对MNIST图像的样式信息进行编码。 这里使用的模型是从在第4所讨论的一个（监督对抗性自动编码）略有不同。 在本文中，仅解码器具有指示数字的标签。 鉴于此，我们还为编码器提供了标签。 路线图 简单的自动编码器 可视化潜在特征空间（样式空间）的脚本。 对抗式自动编码器，可将样式空间调整为高斯分布。 一个脚本，用于从随机样式矢量生成所有数字的图像。 设置 $ python3 -m venv pyenv $ source pyenv/bin/activate $ pip3 install -r requirements.txt 用法 $ ./mnist-sae.py --help usage: mnist-sae.py [-h] [--batch-size B] [--epochs E] [--lr LR]

我构建了这个解决方案来验证一些 FD-compact 方案的准确性和稳定性。 该解决方案是通过使用图像的方法通过绿色函数方法获得的。 （这里没有给出这些细节。我只写/计算分析的最终表达式）。 我相信，对于那些希望验证 Euler 和/或 Navier-Stokes 方程线性化数值边界条件准确性的人来说，这将非常有用。 快乐编码！ :)

基于局部高斯分布拟合能量的主动轮廓模型

这几天把EM算法(Expectation Maxinum)反复琢磨了几遍，经过几次讨论，对EM算法的数学模型有了比较深入的理解。考虑到： 1. 这个算法在Machine Learning中极其重要，也是进行Machine Learning深入研究的一个重要阶梯 2. 这个算法确实需要一定的概率和数学基础 3. 中文或翻译的教材似乎没有很好的解释清楚这个算法 于是我根据Pattern Recogition and Machine Learning一书相关章节的内容，结合自己的理解，写了一套中文的EM算法介绍和分析。又混合高斯模型开始，由浅入深，逐步讲解了EM算法在混合高斯模型应用和一般化描述。自己感觉还是比较容易理解的。 如果发现pdf中有什么问题，或有什么错误，请直接与我联系，欢迎讨论。 要下载最新的版本请到http://glatteis.spaces.live.com

使用verilog编写的在FPGA上生成服从高斯分布的随机数，使用box-muller算法生成高斯随机数，在matlab上检验后生成的随机数服从高斯分布

椭圆数据 V1.001 构造椭圆的数据点，表示具有任何协方差和平均值的高斯分布的轮廓曲线。 例子 在这个例子中，函数 ellipsedata 构造了三个 100 个点的椭圆，每个椭圆代表对应于 1、2 和 3 标准差的轮廓曲线，高斯分布的协方差矩阵由 [4,1;1,1] 给定，平均值给定通过 [3,3]。 elpt=ellipsedata([4,1;1,1],[3,3],100,[1,2,3]); 结果可以绘制如下 情节(elpt(:,1:2:end),elpt(:,2:2:end)); 输入参数 坐标： 二元高斯分布的协方差矩阵。 必须为2x2，对称且正定大小。 如果格式不正确，则会触发错误。 如果矩阵不对称，则通过添加其转置并除以 2 将其对称化。 中央： 二元高斯分布的中心（平均值）。 如果格式不正确，则设置为 [0,0]。 数点： 每个椭圆将组成的点数。 必须是正整数

从指定数量的维度创建多个样本，并将它们集中在给定的均值和给定的协方差范围内。 你可能不会觉得它很有用，但是，嘿，我需要一些东西来做这件事，所以为什么不呢。 使用： 您需要从 3 维高斯分布生成 1000 个样本，均值 m = [4,5,6]，协方差 sigma = [9 0 0;0 9 0;0 0 9]。 命令行： x=mgd(1000,3,m,sigma) 或 x=mgd(1000,3,m',sigma) 均值是作为行向量还是列向量给出并不重要 x 是其中的 (1000x3) 矩阵其中每一行是该点在 3 个空间中的坐标。

目前，统计工具箱中不包含正态逆高斯分布。 这个 m 文件集合为这个工具箱补充了 NIG 分布最重要的功能：随机数、矩、cdf、pdf 和矩拟合参数。