用rand()和srand()产生为随机数的方法总结

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生成 Gamma 随机变量“统计分布”，埃文斯，黑斯廷斯，Kong雀，第 2 版， 威利，1993 年，第 75-81 页 输入： (N,M) = 要生成的随机变量数组的大小b = 比例参数 > 0 c = 形状参数 > 0 概率密度函数 (pdf) p(x) = (x/b)^(c-1) * exp(-x/b) / (b * gamma(c)) 其中 gamma(c) 是 gamma 函数（ http://en.wikipedia.org/wiki/Gamma_function ） 伽马分布的基本统计数据平均值 = bc 方差 = b^2 c 生成方法来自http://en.wikipedia.org/wiki/Gamma_distribution#Generating_gamma-distributed_random_variables 符号：theta = b k = c 该

一个简单随机数猜想游戏，就是简单对srand和rand函数用法的应用

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基于Zipf分布生成随机数作者：Tuyen Tran (tuyen.tran@rutgers.edu)。 2015 年 10 月参考： https : //en.wikipedia.org/wiki/Zipf's_law N 元素数expn 指数M 要生成的样本数（在 [1,N] 范围内） 示例：zipf_rand(3,1,4) 答案 = 3 2 1 1

有一类问题总称为“随机漫步”(Random Walk)问题，这类问题长久以来吸引着数学界的兴趣。所有这些问题即使是最简单的解决起来也是极其困难的。而且它们在很大程度上还远没有得到解决。一个这样的问题可以描述为： 在矩形的房间里，铺有n×m块瓷砖，现将一只（醉酒的）蟑螂放在地板中间一个指定方格里。蟑螂随机地从一块瓷砖“漫步”到另一块瓷砖（可能是在找一片阿司匹林）。假设它可能从其所在的瓷砖移动到其周围八块瓷砖中的任何一个（除非碰到墙壁），那么它把每一块瓷砖都至少接触一次将花费多长时间？ 虽然这个问题可能很难用纯粹的概率技术来解决，但是使用计算机的话却十分容易。使用计算机解决此问题的技术称为“模拟”。这种技术广泛应用于工业中，用来预测运输流量，存货控制等等。 现在，利用所学的C语言程序设计和数据结构基础知识，建立一个“随机漫步”(Random Walk)模拟演示系统，并将得到的模拟结果(模拟产生的数据)保存，以供研究使用。

matlab加速迭代法代码具有信道估计和空间相关性的大规模MIMO系统的随机Kaczmarz算法 这是一个面向研究的代码包，其主要目的是使读者能够复制下面提到的文章的结果，并鼓励并加速对该主题的进一步研究： Victor Croisfelt Rodrigues，JoséCarlos Marinello Filho和TaufikAbrão，“ Kaczmarz大规模MIMO系统的预编码和检测”，IEEE无线通信和网络会议，第1-6页，马拉喀什，Morroco，2019年。预计将很快出版。 Victor Croisfelt Rodrigues，JoséCarlos Marinello Filho和TaufikAbrão，“”，《威利国际通信系统杂志》，2019年； e4158。 也可在arXiv：上使用。 该软件包基于Matlab语言，并且实际上可以复制本文中讨论的所有数值结果和图形。 为了情境化，我们在续篇中介绍了本文的摘要和其他重要信息。 我希望这些内容有助于您的学习，并有助于建立开放科学背后的戒律。 值得注意的是，为了激发开放科学的观念并进一步推动科学的发展，我们还鼓励您与公众分享您

本资源有两段代码，一段是用rand随机数循环算pi的值和矩阵算pi的值并进行对比和耗时分析；另一段是用matlab内置伪随机算法rand生成正态分布概率密度函数，并包含图像的生成和对比。有问题可以私信，有问必答，欢迎你的购买