均匀随机数生成   先来说说均匀随机数生成,这是非均匀随机数的生成基础.   例如,我们现在有drand()函数,可以随机生成[0,1]范围内的均匀随机数. 要求一个drand2()函数,能够生成[0,2]内的均匀随机数.   显然有: \[drand2()=2*drand() \]   但是很多时候,我们希望生成的随机数是有一定概率偏向的.   比如生成[0,2]的随机数,越偏向2的数,出现的概率越大,显然上面的\(2*drand()\)无法满足要求.   例如,我们的随机数的概率密度分布如下

直接上代码,多的不再说了. %------------------非均匀B样条拟合MATLAB程序----------------- clear k=; x=load('data.txt'); [n,m]=size(x); %-----------弦长参数化-------------------------------------- u(k+n)=; :n- u(k+i+)=u(k+i)+sqrt((x(i+,)-x(i,))^+(x(i+,)-x(i,))^); end; L=u(n+k);

在使用OpenFOAM求解的时候我们经常需要设置非均匀的边界,比如我们在计算层流的时候,很多时候需要入口为充分发展的入口边界,下面我们就以入口处为充分发展的层流速度分布为总结OpenFOAM当中设定不均匀边界条件的方法 OpenFOAM当中对非均匀边界条件设置大致有以下几种方法: 方法一:直接用非均匀场的方式将边界上对应的值写入算例目录下0文件夹下的文件当中,详细操作见算例:<OpenFOAM——90度T型管>,链接:http://blog.sina.com.cn/s/blog_14d64da

在使用OpenFOAM进行计算的时候,我们需要对计算域设置非均匀场,比如最典型的溃坝算例,在开始计算以前,我们需要首先设定某一区域的水的体积分数为1,就是下面这样的: 有可能我们在计算传热问题的时候,会在计算域内设置一块高温(低温)区域,比如下面这样的: 我们一般可以采用setField来针对比较规则的区域进行非均匀场的设置,而针对比较复杂的区域,我们也可以采用funkySetFields来设定(具体可见苏老师的博文:http://blog.sina.com.cn/s/blog_5fdfa7e6

非均匀B样条离散点的加密与平滑 离散点的预处理是点云网格化很关键的一步,主要就是离散点的平滑.孔洞修补:本文是基于非均匀B样条基函数进行离散点云的加密和平滑的,一下为初步实现结果. 算法步骤: 1.数据点分割投影 将三维数据点投影到二维平面上,进行数据排序,得到m*n矩阵形式的数据点(当然这种方法有一定的弊端). 2.非均匀双三次B样条曲线曲面的拟合 a.数据点的参数化:b.节点矢量的计算:c.计算B样条基函数 N(u):d.控制点计算:e.曲线曲面上加密点计算. 细节: 利用累计弦长计算参数化

#include <iostream> #include <fstream> #include <cstdlib> #include <ctime> using namespace std; int n=100,m=100000; double random() { return (double)rand()/RAND_MAX; } int random(int m) { return (int)(random()*(m-1)+0.5); } int mai

书本内容:见相册 preface 还记的我们上一篇说的Monte Carlo 维度诅咒吗 上一篇算是二维的例子吧,大家看了之后是否想着写一个一维的Monte Carlo模拟积分?(我想了,没写出来) 为什么要整这个嘞 光照渲染中多处涉及重积分,最终结果是要求取一个近似值,因而需要对其值进行数值估计,Monte Carlo方法就是一个较为理想的方案. 其实我们的光线追踪器不仅用了很多向量运算,还用了很多数值分析的知识,比如之前的背景用的是最简单的插值,柏林噪声纹理用的是三线性插值等 ready 你

随着“平安城市”的广泛建设,各大城市已经建有大量的视频监控系统,虽然监控系统己经广泛地存在于银行.商场.车站和交通路口等公共场所,但是在公安工作中,由于设备或者其他条件的限制,案情发生后的图像回放都存在图像不清晰,数据不完整的问题,无法为案件的及时侦破提供有效线索.经常出现嫌疑人面部特征不清晰,难以辨认,嫌疑车辆车牌模糊无法辨认等问题.这给公安部门破案.法院的取证都带来了极大的麻烦.随着平安城市的推广.各地各类监控系统建设的进一步推进,此类问题会越来越突出. 一．模糊图像产生的原因 1.  系统

SQL Server文章目录 SQL Server文章目录(学习路径)  转自:http://www.cnblogs.com/CareySon/archive/2012/05/08/2489748.html SQL Server的文章写了也不少了,一直没有做一个目录方便大家阅读.现在把之前写的关于SQL Server的文章做一个目录,方便大家阅读  SQL入门 SQL查询入门(上篇) SQL查询入门(中篇) SQL查询入门(下篇) SQL进阶 T-SQL查询进阶--深入理解子查询 T-SQL查询

c#Winform程序调用app.config文件配置数据库连接字符串 你新建winform项目的时候,会有一个app.config的配置文件,写在里面的<connectionStrings name="  " connectionString="  "></connectionStrings >, connectionString代表数据库链接字符串,name代表你想要引用的时候查找的名称.(其实asp里的web.config配置方式也跟这

<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

               本博客所有文章分类的总目录:[总目录]本博客博文总目录-实时更新  开源Math.NET基础数学类库使用总目录:[目录]开源Math.NET基础数学类库使用总目录 前言 真正意义上的随机数(或者随机事件)在某次产生过程中是按照实验过程中表现的分布概率随机产生的,其结果是不可预测的,是不可见的.而计算机中的随机函数是按照一定算法模拟产生的,其结果是确定的,是可见的.我们可以这样认为这个可预见的结果其出现的概率是100%.所以用计算机随机函数所产生的“随机数”并不随机,

原文:[原创]开源Math.NET基础数学类库使用(12)C#随机数扩展方法                本博客所有文章分类的总目录:http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4288836.html 开源Math.NET基础数学类库使用总目录:http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4329737.html 前言 真正意义上的随机数(或者随机事件)在某次产生过程中是按照实验过程中表现的分布概率随机产生的,其结果是不可预测的,是不可见的.而计算

shared_ptr<int> tmp2(new int(10)) ; int * test=tmp2.get(); std::cout<<*test<<" "<<*tmp2<<" "<< * ( (int*)( tmp2.get() ) ); 10 10 1011 not 10 10 10 why? 一. 概念随机数被用在很多场合, 比如数值计算, 游戏, 加密, 测试. 根据场合的不同, 需

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

1.随机数由生成器和分布器结合产生 生成器generator:能够产生离散的等可能分布数值 分布器distributions: 能够把generator产生的均匀分布值映射到其他常见分布,如均匀分布uniform,正态分布normal,二项分布binomial,泊松分布poisson 2.分布器利用运算符()产生随机数,要传入一个generator对象作为参数 std::default_random_engine generator; std::uniform_int_distribution<

EMVA1288标准之“非均匀性”的理解 目录 1. 什么是图像的非均匀性?有标准吗? 2. EMVA1288的非均匀性内容. 3. 总结与理解 正文 1. 什么是图像的非均匀性?有标准吗?简单来说,我们将相机对着一个均匀场景进行拍照时候,假定场景理想均匀,所有像素的灰度值也并非一致.这种个体之间的差异就是非均匀性.怎么测试相机焦平面的不一致,控制变量法,先保证被拍物体的均匀的,实验室中我们采用积分球光源,它可以假定为是一种理想的绝对均匀光.然后,我们需要对“均匀”进行定量的.系统的.数字化的评

技术背景 本文中主要包含有三个领域的知识点:随机数的应用.量子计算模拟产生随机数与基于pytest框架的单元测试与覆盖率测试,这里先简单分别介绍一下背景知识. 随机数的应用 在上一篇介绍量子态模拟采样的算法中,我们就使用到了随机数,随机数在各种蒙特卡洛方法与数值计算中,扮演着非常重要的角色.在金融领域,随机数则是在加密算法中扮演重要角色,其风险在于,如果随机数可被预测,那么恶意用户就可以利用这一特点,破解对称加密甚至是非对称加密的算法(非对称加密如RSA算法的私钥的挑选其实也有可能使用到随机数)

1.问题背景 某项目中有个复杂的排序,先是各种规则依次排序,最后如果依然并列的话,那就随机位置,名次并列.测试中发现一个诡异现象,并列时随机排序但随机后2个case打印的顺序每次都一样,随机数没有起到任何作用.经过分析发现,随机数种子srand(clock()),本意是希望连续调用这个函数,给多个随机数设置种子,实际上设置的种子相同,最后产生的随机数是伪随机数.那么有没有一种随机数方法可以在较快的循环中,保证随机性呢? 原问题较复杂,给个类似的例子说明具体场景: void test_random

               本博客所有文章分类的总目录:[总目录]本博客博文总目录-实时更新  开源Math.NET基础数学类库使用总目录:[目录]开源Math.NET基础数学类库使用总目录 前言 真正意义上的随机数(或者随机事件)在某次产生过程中是按照实验过程中表现的分布概率随机产生的,其结果是不可预测的,是不可见的.而计算机中的随机函数是按照一定算法模拟产生的,其结果是确定的,是可见的.我们可以这样认为这个可预见的结果其出现的概率是100%.所以用计算机随机函数所产生的“随机数”并不随机,