确定性随机数生成器基准 用法 确保已安装Java 6/7和ant，然后运行： ant init ant drng-bechmark 项目现场 抽象的 确定性随机数生成器（DRNG）对于各种各样的应用很重要。 但是，某些DRNG的加密安全性不如其他DRNG。 通常，RNG提供的密码学越多，它的速度就越慢。 本文探讨了生成随机数的各种方法，并分析了应用程序的性能要求，以查看在实践中是否可以丢弃不安全的DRNG。 测试将在微型Amazon Web Services实例上进行，以提供可重复的结果。 测试的算法列表 安全的 / dev /随机 java.security.SecureRandom MD2 MD5 SHA1 SHA256 SHA3​​84 SHA512 不安全 java.util.Random 梅森·扭曲者 512a井 井1024a 19937a井 井44497

c#用户输入一个数字确定数组长度，并从屏幕输入一组数字作为数组元素，计算该数组所有元素的最大值、最小值及对应的索引值。要求通过编写函数实现。

自适应模糊阈值法matlab代码 该知识库包含了不确定性分析研究中使用的所有研究论文 序号 年 作者 文件名 1个 1961年 地址 地址-1961年-印度科学研究所 2个 1978年 加里克·坎纳内·纳什 Garrick，Cunnane，Nash-1978年-降雨径流模型的效率标准 3 1991年 莫里斯 莫里斯（Morris）-1991年-初步计算实验的析因计划 4 1992年 贝文·宾利 Beven，Binley-1992-分布式模型的未来模型校准和不确定性预测 5 1993年 贝文，预言 贝文，预言-1993-分布式水文模型的现实和不确定性 6 1993年 段，古普塔，Sorooshian Duan，Gupta，Sorooshian-1993年-改组复杂的进化方法以实现有效和高效的全球最小化 7 1993年 胶水 胶水-1993-广义似然不确定度估计方法 8 1997年 D，邓恩 D，Dunne-1997-低流量 9 1997年 甘，德拉米尼，比夫图 Gan，Dlamini，Biftu-1997-模型复杂性和结构，数据质量和目标函数对水文建模的影响 10 1998年 古普塔，索

讨论一类非参数不确定系统的约束迭代学习控制问题.构造二次分式型障碍李雅普诺夫函数(Barrier Lyapunov functions),用于学习控制器设计.控制方案采用鲁棒方法与学习机制相结合的手段处理非参数不确定性,鲁棒方法对处理后的不确定性的界予以补偿,学习机制对处理后的不确定性进行估计.可实现系统状态在整个作业区间上完全跟踪参考轨迹,并使得系统误差的二次型在迭代过程中囿于预设的界内,进而在运行过程中实现状态约束.提出的迭代学习算法包括部分限幅与完全限幅学习算法.采用这种BLF约束控制系统有利于提高控制系统中设备安全性.仿真结果用于验证所提出控制方法的有效性.

假设您有一个由 f = [ai bj ck] 描述的单位向量，并且您想旋转 f 使其结果为 t = [di ej fk]。 该例程将找到 R(f,t) 使得 R(f,t)*f' = t'。 其中 R(f,t) 称为将 f 旋转为 t 所需的 3 x 3 变换矩阵。 该 MATLAB 例程基于 Tomas Moller 和 John Hughes 于 1999 年撰写的题为“有效构建矩阵以将一个向量旋转到另一个向量”的已发表文章。 这种方法没有平方根或三角函数调用，据报道比 Moller 和 Hughes 测试的任何其他矢量旋转矩阵方法都快。 实际上，在转换速度测试中，Goldman 方法（测试的最快方法）比此例程慢 50%。 工作示例： 单位向量 f： >> f = rand（1,3）; >> f = f./范数(f); 单位向量 t： >> t = rand(1,3); >>

在可再生能源大规模接入电力系统的背景下，为了利用不同能源互补特性解决电力系统弃风、弃光的问题，建立风电、光伏发电、凝汽式火电机组、热电机组、燃气轮机、联合循环燃气轮机、梯级水电和抽水储能机组的模型，在此基础上，考虑风电和光伏发电出力的不确定和水、热、电能量平衡，建立基于机会约束目标规划的风-光-水-气-火-储联合优化调度模型。为了提高模型求解效率，利用基于采样的机会约束条件确定性转化方法将机会约束条件转化为混合整数约束条件。算例验证了所提模型的有效性。将所提调度模型与现行火电机组“以热定电”、梯级水电“以水定电”的模式进行对比，结果表明所提协调调度模型能够利用不同机组之间的互补特性提高电力系统运行的灵活性，从而提高可再生能源的消纳能力，降低系统运行成本。

噪声图用于评估世界各地城市的噪声水平。 产生噪声图的方法主要有两种：一种是通过对周围环境（例如交通流量，建筑物分布等）的理论模拟来产生噪声图；另一种方法是通过对周围条件的理论模拟来产生噪声图。 另一个是使用来自噪声监控器的实际测量数据来计算噪声水平。 当前，文献主要集中在考虑更多因素，这些因素在基于噪声测量生成噪声图的过程中，在理论模拟和插值方法期间影响声音传播。 尽管在仿真过程中考虑了许多因素，但噪声图必须通过实际的噪声测量来校准。 因此，获得噪声数据的方式对于产生和校准噪声图都是重要的。 但是，很少有文献提及有关在放置指定数量的噪声传感器时确定正确的监视位置并给出由它们产生的数据所产生的噪声图的偏差的规则。 在这项工作中，利用矩阵灰色绝对关联度理论，我们计算出了最精确的噪声表面与内含指定数量的噪声数据的不同内插值之间的关系度。 我们发现，用噪声数据的不同组合绘制的曲面产生的关联度最高，而精确度最高。 然后，我们在总数中确定最低的一个，并计算出在制作噪声表面时将其排除在外的相应偏差。 以相同的方式处理左噪声数据，我们一一找出了左数据中最不重要的数据。 通过这种方法，我们优化了大约2

实战环境下，无人机所获得的信息通常具有不确定性，针对不确定环境下的多无人机任务分配问题，提出了一种决策方法。分析无人机任务规划中各指标的不确定性，采用主观赋值和客观赋值相结合的方法，确定指标的综合权重，将离散粒子群优化算法和区间数排序方法相结合，给出区间形式不确定信息的无人机任务分配方法。仿真实验结果表明了该方法的可行性和有效性。该决策方法不仅能解决确定信息情况下的无人机任务分配问题，而且能解决区间数不确定信息情况下的无人机任务分配问题。

 编写程序，将某一个输入的位数不确定的正整数按照标准的三位分节格式输出  如当用户输入82668634时，程序应该输出82,668,634。  程序运行结果如下： a) 输入：82668634 b) 输出：82,668,634

具有 LN(mu,sigma) 的任何不确定参数 X 的“n”阶系数可以分析计算为： ai_a=sigma^n*exp(mu+sigma^2/2)/(n!) 代码使用Matlab符号积分计算系数