伪随机数生成器

该文描述了使用Shadowed Rician概率密度函数生成随机数的方法。这种方法在matlab环境下进行开发和实现。

介绍了一种基于改进型 Ziggurat 算法的快速伪随机数生成器 (PRNG) 实现，用于生成指数分布和正态分布的随机数。 实现语言: C/C++, Fortran, Python, Matlab 源代码: exponential.h 和 normal.h 使用方法:* C/C++: 将源代码文件所在目录添加到编译器的路径中，并参考 Benchmarks/profile.c 文件中的示例进行使用。* Fortran: 采用GNU Fortran编译。* Python: 使用 pip install fast_prng 命令安装。模块函数的使用方法与 NumPy 中同名函数类似。* Matlab: 使用 matlab/install_matlab_functions.sh 命令安装。安装后函数 fast_exprnd、fast_randn 和 fast_rand 的行为与 Matlab 中同名函数一致。 注意: Matlab 安装脚本默认将函数安装到默认的 MATLAB 用户路径下，除非重新定义了 $USERPATH 环境变量。

要运行一个学习者的单个实例，请使用exampleKNN.m脚本。要重新运行实验，请运行deployConfig.m。我们总共实施了五名学习者：随机抽样-按比例随机抽取训练集中标签的比例随机森林-传统的随机森林算法，以固定深度生长自举树-预测由树预测的标签的模式KNN（k最近邻）-从训练集中预测k最近邻标签的模式朴素贝叶斯-假设给定标签的每个特征在条件上均独立于所有其他特征-通过在训练集中计数来学习概率，并根据未归一化的贝叶斯规则预测具有最高概率的标签Logistic回归-传统的logistic回归分类器使用Barzilai Borwein方程对更新进行了梯度下降训练-预测每个输出最可能的标签我们还实现或硬编码了几个伪随机数生成器（PRNG）。除非另有说明，否则每一项我们都支持k = 2、3和5个标签的值。Mercenne Twister-我们在Matlab内置的Mercenne Twister算法的默认实现中包装了一个函数。线性同余生成器-我们已使用Borland C。

在matlab开发中，设计了一个随机数生成器，用于生成帕累托分布的随机变量。

此资料仅供学习参考之用。

MATLAB中的随机数生成方法综述。简明扼要地介绍MATLAB中常用的随机数生成技术。

Matlab数独生成器（sudoku-generator）是一个简便的应用程序，生成各种难度的数独游戏。我在大二时开发了这个程序。该工具允许您生成简单或较难的数独游戏，并提供解答。由于采用了回溯算法，生成数独游戏的速度较慢（约10分钟）。欢迎在您的项目中使用此代码，如有需要，请随时联系我。

在Matlab中生成高斯随机数的过程涉及到使用内置函数或特定算法，这需要确保生成的随机数符合高斯分布特征。为了实现这一目标，通常使用randn函数或Box-Muller转换方法来生成所需的随机数序列。这些方法不仅仅能够生成符合高斯分布的随机数，还可以通过调整参数以控制均值和方差，从而满足具体的应用需求。

Matlab提供了多种生成随机数的方法。您可以使用rand函数生成均匀分布的随机数，或者使用randn函数生成符合正态分布的随机数。此外，您还可以利用Matlab的rng函数设置随机数种子，以确保结果的可重复性。下面是几种常用的生成随机数的源代码示例： 生成均匀分布随机数： rand(1, 10) 生成正态分布随机数： randn(1, 10) 设置随机数种子： rng(123); rand(1, 5)

来自各种概率分布的随机数是MATLAB开发中常见的需求，包括二项式、几何、一般离散和帕累托分布。这些例程展示了如何从不同分布生成随机数，详细信息请参阅： http://www.math.uu.se/research/telecom/software