Студопедия  
Главная страница | Контакты | Случайная страница

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатика
ИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханика
ОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторика
СоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансы
ХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника

Генерация случайных величин

Читайте также:
  1. Абсолютные величины
  2. Абсолютные величины
  3. Абсолютные величины.
  4. Абсолютные и относительные величины, их виды
  5. АДАПТИВНАЯ РЕГЕНЕРАЦИЯ
  6. Алгоритмічні роботи з величинами
  7. Анализ и оценка качества формирования прибыли , прогнозирования ее величины
  8. В зависимости от величины риска.
  9. В интервальных вариационных рядах среднее значение вычисляется условно на середину интервала. Величина открытого интервала принимается равной величине соседнего с ним интервала.
  10. В качестве расчетной величины при переменном токе промышленной частоты активное сопротивление тела человека считают равным 1000 Ом.
  1. Начало Второй мировой войны. Военные действия до июня 1941 г.
  2. Боевые действия на фронтах Второй мировой войны с июня 1941 по ноябрь 1942 г.
  3. Коренной перелом в ходе Второй мировой войны.
  4. Заключительный этап Второй мировой войны.
  5. Дипломатия в годы Второй мировой войны.
  6. Итоги и политические последствия Второй мировой войны.
  7. Начало «Холодной войны».
  8. Внешняя политика в 50-60 гг. 20 века.
  9. Карибский кризис.
  10. Конфликт Тито – Сталин. Югославская модель социализма.
  11. Германия: разделенная нация.
  12. События в Венгрии 1956 г.
  13. «Пражская весна».
  14. Внешняя политика СССР в последней трети 20-го века.
  15. Политические события в Восточной Европе во второй половине 80- х гг ..
  16. Отражение событий в Восточной Европе на дезинтеграционных процессах в СССР.
  17. Распад СССР и образование СНГ.
  18. Локальные национальные и религиозные конфликты на пространстве бывшего СССР в 1990- е гг.
  19. Участие международных организаций ( ООН, ЮНЕСКО ) в разрешении конфликтов на постсоветском пространстве.
  20. Российская Федерация в планах международных организаций: военно-политическая конкуренция и экономическое сотрудничество.
  21. Внутренняя политика России на Северном Кавказе.
  22. Расширение Евросоюза, формирование мирового « рынка труда », глобальная программа НАТО и политические ориентиры России.
  23. Формирование единого образовательного и культурного пространства в Европе и отдельных регионах мира. Участие России в этом процессе.
  24. Проблема экспансии в Россию западной системы ценностей и формирование «массовой культуры».
  25. Идеи «поликультурности» и молодежные экстремистские движения.
  26. Крупнейшие Западные страны во второй половине ХХ века.
  27. Установление коммунистических режимов в государствах Восточной Европы.
  28. Процесс деколонизации после Второй мировой войны.
  29. Достижения и проблемы развивающихся стран.
  30. Страны Латинской Америки во второй половине ХХ века.
  31. Страны Азии во второй половине ХХ века.
  32. Научно – техническая революция во второй половине ХХ века.

 


[1] Пискунов А.И., Воробьев Г.В. Методы педагогических исследований. – М.: Издательский центр «Академия», 2008. – с. 74-75

Лабораторная работа №1

Функции работы с массивами

 

Цели работы:

· изучение функций для генерации и обработки массивов;

Необходимое оборудование и материалы.

· ОС Windows XP, Vista, 7;

· Matlab 6.5 или 7.x;

· ПК класса не ниже Pentium II, RAM 128Mb.

Трудоемкость: 4 академических часа.

Генерация случайных величин

Для генерации случайных величин в Matlab используется целый ряд функций. Рассмотрим 2 из них: randn и rand.

Обе функции имеют одинаковый набор входных аргументов

r = randn(m,n) и

r = rand(m,n),

где m,n – размер матрицы,

и выдают случайный результат.

В случае обращения с одним входным аргументам функция возвращает квадратную матрицу соответствующего размера

 

>> y=rand(3)

y =

0.9572 0.1419 0.7922

0.4854 0.4218 0.9595

0.8003 0.9157 0.6557

 

>> z=randn

z =

-1.2075

 

В обоих случаях результатом работы функции являются случайные числа, но с разными свойствами: при использовании функции rand числа имеют равномерный закон распределения, а при использовании randn нормальный закон распределения. Поясним сказанное на следующем примере.

 

Пример 1. Сформируем 4 вектора случайных чисел X1, Y1, X2, Y2: первые 2 с равномерным законом распределения, а вторые 2 с нормальным законом распределения. Выведем на график первое множество точек, координатами которых будут элементы векторов X1 и Y1 (X1 – абсцисса, Y1 – ордината), а также второе множество точек, координатами которых являются компоненты векторов X2 и Y2. Также покажем первые 100 компонент векторов X1 и X2. Результат работы программ представлен на рис. 1-2.

 

Рис. 1. Графическое представление системы двух случайных величин с разными законами распределения.

 

Рис. 2. Компоненты случайных векторов с разным законом распределения.

 

Листинг программы.

 

clear all

close all

clc

 

N=1000; % размер вектора

% генерация элементов вектора

X1=rand(1,N);

Y1=rand(1,N);

 

X2=randn(1,N);

Y2=randn(1,N);

 

% построение графиков

figure(1)

subplot(1,2,1)

plot(X1,Y1,'r.');

grid on

xlabel('x')

ylabel('y')

title('rand')

 

subplot(1,2,2)

plot(X2,Y2,'b.');

grid on

xlabel('x')

ylabel('y')

title('randn')

 

figure(2)

subplot(1,2,1)

plot(X1(1:100),'rv');

grid on

xlabel('n')

ylabel('x')

title('rand')

 

subplot(1,2,2)

plot(X2(1:100),'bv');

grid on

xlabel('n')

ylabel('x')

title('randn')

 

Функция rand генерирует случайные числа, равномерно распределенные на отрезке [0; 1]. Для генерации чисел, равномерно распределенных на отрезке [a; b], используется следующее преобразование.

r=a+(b-a)*rand(m,n)

 

randint(m,n, [min,max]) – генерация массива равномерно распределенных в диапазоне [min,max] целых чисел:

 

out = randint(1,8,[0 7])

 

out =

 

1 3 2 7 3 1 7 7

 

Обработка данных включает вопрос о том, сколько данных попало в тот или иной интервал. Для получения наглядного представления о распределении данных служит функция hist. Например, команды

 

data = randn(1000, 1);

hist(data)

 

заполняют вектор data числами, распределенными по нормальному закону, разбивают интервал, которому они принадлежат, на десять равных частей (по умолчанию) и строят гистограмму попадания чисел в каждый из интервалов. Для увеличения числа интервалов следует в качестве второго аргумента указать число интервалов, например,

 

hist (data, 50).

 




Дата добавления: 2014-12-15; просмотров: 42 | Поможем написать вашу работу | Нарушение авторских прав




lektsii.net - Лекции.Нет - 2014-2024 год. (0.013 сек.) Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав