我習慣於在半開區間[0,1)返回浮點值的僞隨機數生成器。 我已經看到了一些可以在閉區間[0,1]返回值的RNG參考,例如, this implementation of the Mersenne Twister。 由於數學原因,我可以看到爲什麼要排除一個或兩個端點的原因,例如, exponentially_distributed=-logf(1.0-rng()) 總會讓步,如果0.0<=rng()
求解線性微分方程用隨機係數我有一個差動系統等 DX/DT = A X(t)+ B Y(t)的 DY/DT = C x(t)+ D y(t) 其中A,B,C和D是實常數。現在我需要研究系統的行爲,如果A不是一個常數,而是一個在給定範圍內均勻分佈的隨機數。我只需要定性檢查。我對隨機積分沒有背景,因此我不知道這實際上是否與伊藤積分有關(和這個問題https://mathematica.stackexch
我對Python很新,但對於大學的論文,我需要應用一些模型,最好使用Python。我花了幾天的時間閱讀附加的代碼,但是我無法幫助,有什麼不對,它不會創建一個隨機過程,看起來像漂移的標準布朗運動。我的參數如mu和sigma(預期的回報或漂移和波動)往往只會改變噪音過程的斜率。這是我的問題,它看起來像噪音。希望我的問題是不夠具體,這是我coode: import math
from matplotl