问题标签 [uniform-distribution]

我想使用 MATLAB 来可视化运行中的中心极限定理。我想rand()用来产生 10 个均匀分布的样本U[0,1]并计算它们的平均值，然后将其保存到矩阵“Mat”中。

然后我会使用直方图来可视化分布的收敛。您将如何做到这一点并规范化该直方图，使其成为有效的概率密度（而不是仅仅计算发生频率）？

为了生成样本，我正在做类似的事情：

但我想我走错了方向。

我希望能够生成落在球形体积内的粒子位置的随机均匀样本。

下图（由http://nojhan.free.fr/metah/提供）显示了我正在寻找的内容。这是穿过球体的切片，显示点的均匀分布：

这是我目前得到的：

您可以看到由于球面坐标和笛卡尔坐标之间的转换，中心有一个点簇。

我正在使用的代码是：

下面是一些据称创建均匀球形样本的 MATLAB 代码，类似于http://nojhan.free.fr/metah给出的方程。我似乎无法破译或理解他们做了什么。

对于在 Python 中从球形体积生成真正均匀的样本的任何建议，我将不胜感激。

似乎有很多例子展示了如何从均匀的球壳中取样，但这似乎是一个更容易的问题。这个问题与缩放有关 - 半径为 0.1 的粒子应该比半径为 1.0 的粒子少，才能从球体的体积中生成均匀的样本。

编辑：修复并删除了我通常要求的事实，我的意思是制服。

[我将人口数拆分为不同的矩阵，现在想使用随机数测试我的代码。]

快速提问，并提前感谢您的帮助-

如果我使用；

使这 9 个数字加到 100 的最佳方法是什么？

我想要 0 到 100 之间的 9 个随机数，加起来等于 100。

是否有一个内置命令可以执行此操作，因为我似乎找不到它。

我必须创建一个随机变量X均匀分布在 [2,5] 上并生成超过 10000 个样本。

然后我必须使用histc()orhist()函数估计 X 的概率密度函数，并用理论曲线绘制估计的 PDF。

我不知道如何用 MATLAB 解决它。

我想在matlab中生成一个高斯分布和均匀分布的数字。我知道这个函数 randi，rand()但它们都处于正态（高斯）分布。如何生成均匀分布的随机数？

我认为randn返回一个随机数，该随机数属于均值为 0，标准差为 1 的正态分布。因此，我希望得到一个在 (0, 1) 范围内的数字。但我得到的是一个不在 (0,1) 范围内的数字。

我究竟做错了什么？

这是我写的代码。我想生成均匀分布的随机素数。此代码有效。

我的问题：我不确定我的代码是否生成了均匀分布的素数。这是对的吗？如果没有，我该如何解决？

我有一个函数可以在方格上生成（伪）随机游走，其中游走不应超出该正方形的边界，完整功能如下：

在方法中看到的条件阻止步行离开边界。但是，当使用足够数量的步骤调用它时（以便执行这些条件中的任何一个），我收到一条错误消息：

请注意，我发送给这个函数的 dist 是：

因此（从打印到终端的值可以看出）问题不在于偏移量将永远大于在任何条件情况下给予 distOffset 的最大值。

问题是我不能给 u_r_d 一个任意精度的双精度值吗？还是我缺少其他东西？

编辑：我应该补充一点，这些是 main() 中使用的值：

我正在尝试使用 numpy 在球体表面上生成随机点。我在这里查看了解释均匀分布的帖子。但是，需要有关如何仅在球体表面上生成点的想法。我有坐标（x，y，z）和每个球体的半径。

我对这个级别的数学不是很精通，并试图理解蒙特卡洛模拟。

任何帮助都感激不尽。

谢谢， 帕林

我需要生成一组 10^5 个数据点，当它们被合并成直方图时，与数据的拟合是一条水平线。使用 np.random.uniform 不够统一（见情节）。关于如何使均匀分布更均匀而不是那么随机的任何想法？？？