适用于CUDA GPU的Numba 随机数生成 随机数生成 Numba提供了可以在GPU上执行的随机数生成算法.由于NVIDIA如何实现cuRAND的技术问题,Numba的GPU随机数生成器并非基于cuRAND.相反,Numba的GPU RNG是xoroshiro128 +算法的实现.xoroshiro128 +算法的周期为2**128 - 1,比cuRAND中默认使用的XORWOW算法的周期短,但是xoroshiro128 +算法仍然通过了随机数发生器质量的BigCrush测试. 在GPU上使

np.random.rand用法 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 生成特定形状下[0,1)下的均匀分布随机数 np.random.rand(a1,a2,a3...)生成形状为(a1,a2,a3...),[0,1)之间的 均匀分布 随机数 np.random.rand(3,2) array([[ 0.14022471, 0.96360618], #random [ 0.37601032, 0.25528411], #random [ 0.49313049, 0.949098

大家都知道Math.random是 javascript 中返回伪随机数的函数,但查看 MDN, The Math.random() function returns a floating-point, pseudo-random number in the range [0, 1) that is, from 0 (inclusive) up to but not including 1 (exclusive) 再看 ECMAScript 5.1 (ECMA-262)   标准,描述如下: R

<一> C/C++如何产生随机数:这里要用到的是rand()函数, srand()函数,C语言/C++里没有自带的random(int number)函数. (1)  假设你仅仅要产生随机数而不须要设定范围的话,你仅仅要用rand()就能够了:rand()会返回一随机数值, 范围在0至RAND_MAX 间.RAND_MAX定义在stdlib.h, 其值为2147483647. 比如: #include<stdio.h> #include<stdlib.h> void m

matlab 全部的随机数函数 (一)Matlab内部函数 a. 基本随机数 Matlab中有两个最基本生成随机数的函数. 1．rand() 生成(0,1)区间上均匀分布的随机变量.基本语法: rand([M,N,P ...]) 生成排列成M*N*P... 多维向量的随机数.如果只写M,则生成M*M矩阵:如果参数为[M,N]可以省略掉方括号.一些例子: rand(5,1) %生成5个随机数排列的列向量,一般用这种格式 rand(5) %生成5行5列的随机数矩阵 rand([5,4]) %生成一个

假设概率密度函数为: 思路: 首先产生-1到1之间的均匀分布随机数x,和0到1之间的均匀分布随机数y. 如果y<f(x),则x是符合该概率密度的随机数,否则,重复上述操作. 用r语言生成100个随机数程序如下: > for(i in 1:100)+ {x[i]=runif(1,-1,1)+ y[i]=runif(1,0,1)+     while(y[i]>(1-abs(x[i])))+     {x[i]=runif(1,-1,1)+     y[i]=runif(1,0,1)+  

(1)生成正态分布随机数: rnorm(n,mean,sd)     其中,n表示生成的随机数个数,mean表示正态分布均值,sd表示正态分布标准差 > rnorm(5,0,2)[1] -5.31147765 0.09634197 0.35276104 -1.94548466 0.54533883 (2)生成均匀分布随机数: runif(n,min,max)     其中,n表示生成的随机数个数,min表示均匀分布最小值,max表示均匀分布最大值 > runif(5,0,10)[1] 9.74

Matlab内部函数 a. 基本随机数 Matlab中有两个最基本生成随机数的函数. 1．rand() 生成(0,1)区间上均匀分布的随机变量.基本语法: rand([M,N,P ...]) 生成排列成M*N*P... 多维向量的随机数.如果只写M,则生成M*M矩阵:如果参数为[M,N]可以省略掉方括号.一些例子: rand(5,1) %生成5个随机数排列的列向量,一般用这种格式 rand(5) %生成5行5列的随机数矩阵 rand([5,4]) %生成一个5行4列的随机数矩阵 生成的随机数大致

tuple tuple可以有任意多个成员 默认初始化,值初始化 构造函数是explicit,必须直接初始化 make_tuple(v1,v2,-,vn) get<i> (t) 返回第i个数据成员的引用,t是左值则返回左值引用,右值则返回右值引用 tuple_size<tupleType>::value 表示成员的数量 tuple_element<i,tupleType>::type 表示给定tuple类型中指定成员的类型 为了使用关系运算符,每对成员使用运算符比较都是合

一.为什么需要服从正态分布的随机函数 一般我们经常使用的随机数函数 Math.random() 产生的是服从均匀分布的随机数,能够模拟等概率出现的情况,例如 扔一个骰子,1到6点的概率应该相等,但现实生活中更多的随机现象是符合正态分布的,例如20岁成年人的体重分布等. 假如我们在制作一个游戏,要随机设定许许多多 NPC 的身高,如果还用Math.random(),生成从140 到 220 之间的数字,就会发现每个身高段的人数是一样多的,这是比较无趣的,这样的世界也与我们习惯不同,现实应该是特别高

目录 QuantLib 金融计算--数学工具之随机数发生器 概述 伪随机数 正态分布(伪)随机数 拟随机数 HaltonRsg SobolRsg 两类随机数的收敛性比较 如果未做特别说明,文中的程序都是 Python3 代码. QuantLib 金融计算--数学工具之随机数发生器 载入模块 import QuantLib as ql import scipy print(ql.__version__) 1.12 概述 随机模拟通常从产生均匀分布的随机数开始.假设 \(X \sim U [0, 1

RNG 随机数产生器 RNG g_rng(12345); /******************************************************************************************************/ 用OpenCV做算法的朋友们肯定为随机数烦恼过,新版本一直支持随机数产生器啦,而且还继续支持之前版本的c格式的函数,不过与时俱进,我这里介绍C++的RNG类.它可以压缩一个64位的i整数并可以得到scalar和array的随机数.目

小白博主开始学DSP之路,为了激励自己能坚持下去,写一系列博客来记录下来,也欢迎与大家一起讨论.介于我能力所限,这里学习目标定为,学习一个基础知识,写一个C语言程序实现, 最后会形成一个C的函数库,方便调用.对于学习的知识内容,不会面面覆盖,一般只学习一种实现方法,较少涉及复杂数学理论的证明,但保证有理论可以证明,可以查阅数学相关知识自寻证明. 对于所有的C程序,我会调通,供大家参考讨论,完整程序我放到github上,文章中会给出关键代码,程序只使用C语言,因为涉及数学与实现过程,C虽然繁琐,但

概率论和数理统计实验(matlab中实现) 一.伯努利分布 R=binornd(N,P); //N,P为二次分布的俩个参数,返回服从参数为N,P的二项分布的随机数,且N,P,R的形式相同. R=binornd(N,P,m); //m是一个1*2向量,它为指定的随机数的个数,其中N,P分别代表返回值R中行与列的维数: R=binornd(N,P,m,n); //m,n分别表示R的行数与列数: 例:一个射击手进行射击比赛,假设每枪射击命中率为0.45,每枪射击10次,共进行10万轮,就可以用matl

(一)--安装配置.第一个程序 标签: imagebuildincludeinputpathcmd 2011-10-21 16:16 41132人阅读 评论(50) 收藏 举报  分类: OpenCV(60)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 决心开始研究OpenCV.闲言少叙,sourceforge网站最近的版本是2011年8月的OpenCV2.3.1,下载安装,我这里使用的开发环境是vs2008,网上搜了一下配置的教程,与之前的几个OpenCV版本的配置过程大体相同:(

一.Pytorch安装 安装cuda和cudnn,例如cuda10,cudnn7.5 官网下载torch:https://pytorch.org/ 选择下载相应版本的torch 和torchvision的whl文件 使用pip install whl_dir安装torch,并且同时安装torchvision 二.初步使用pytorch # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'Leo.Z' import torch import time # 查看torch版本

从随机过程到马尔科夫链蒙特卡洛方法 1. Introduction 第一次接触到 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 是在 theano 的 deep learning tutorial 里面讲解到的 RBM 用到了 Gibbs sampling,当时因为要赶着做项目,虽然一头雾水,但是也没没有时间仔细看.趁目前比较清闲,把 machine learning 里面的 sampling methods 理一理,发现内容还真不少,有些知识本人也是一知半解,所以这篇博客不可

一.MCMC 简介 1. Monte Carlo 蒙特卡洛 蒙特卡洛方法(Monte Carlo)是一种通过特定分布下的随机数(或伪随机数)进行模拟的方法.典型的例子有蒲丰投针.定积分计算等等,其基础是大数定律. 蒙特卡洛方法有哪些优缺点如下: 优点:计算准确性由采样的均匀程度决定:大大简化问题复杂性 缺点: 由于要进行大量的抽样计算,对计算机速度依赖性强 目前绝大多数随机数发生器均为伪随机数,一定程度上有偏 定积分求解问题中,对于\(\color{blue}{复杂或者高维的分布}\),利用蒙特

本文主要译自 MCMC: The Metropolis Sampler 正如之前的文章讨论的,我们可以用一个马尔可夫链来对目标分布 \(p(x)\) 进行采样,通常情况下对于很多分布 \(p(x)\),我们无法直接进行采样.为了实现这样的目的,我们需要为马尔可夫链设计一个状态转移算子(transition operator),是的这个马尔可夫链的稳态分布与目标分布吻合.Metropolis 采样算法(更通常的是 Metropolis-Hastings 采样算法)采用简单的启发式方法实现了这样的状

14 抽样 df.sample(10, replace = True) df.sample(3) df.sample(frac = 0.5) # 按比例抽样 df.sample(frac = 10, replace = True,weights = np.random.randint(1,10,6)) # 对样本加权 df.sample(3, axis = 1) # 变量抽样 15 join(即 merge) pd.merge(df.sample(4), df.sample(4), how =

始终无法有效把word排版好的粘贴过来,排版更佳版本请见知乎文章: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24309547 实在搞不定博客园的排版,排版更佳的版本在: 给深度学习入门者的Python快速教程 - numpy和Matplotlib篇 5.3 Python的科学计算包 - Numpy numpy(Numerical Python extensions)是一个第三方的Python包,用于科学计算.这个库的前身是1995年就开始开发的一个用于数组运算的库.经过了长时间