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rand_NormalDistributing_One
- 产生任意均值与方差的一个正态分布随机数-have arbitrary and mean variance normal distribution of a Random Number
高斯随机数的产生
- 程序只产生均值为0，方差为1的随机数，要产生均值为E,方差为D的随机数，只要随机数*D+E就可以了。高斯随机数程序还是带参数的，参数是用来描述正态分布的一个浮点数表。在执行程序时，先生成这个表（只做一次），而后就可以任意多次地执行高斯随机数产生程序了。使用C是为了保证通用性，如果有人觉得麻烦，可以用C++做个类，把这些东西都封装进去。另外，如果有人有兴趣，也可以把它修改成任意形式分布的连续随机数产生程序，修改非常简单，这里就不提示了。-
高斯随机数发生程序
- 程序只产生均值为0，方差为1的随机数，要产生均值为E,方差为D的随机数，只要随机数*D+E就可以了。 高斯随机数程序还是带参数的，参数是用来描述正态分布的一个浮点数表。在执行程序时 ，先生成这个表（只做一次），而后就可以任意多次地执行高斯随机数产生程序了。 使用C是为了保证通用性，如果有人觉得麻烦，可以用C++做个类，把这些东西都封装进去 。 另外，如果有人有兴趣，也可以把它修改成任意形式分布的连续随机数产生程序，修改非 常简单，这里就
C源代码实例
- 包含220个C语言的各种源程序：001 第一个C程序 002 运行多个源文件 003 求整数之积 004 比较实数大小 005 字符的输出 006 显示变量所占字节数 007 自增/自减运算 008 数列求和 009 乘法口诀表 010 猜数字游戏 011 模拟ATM（自动柜员机）界面 012 用一维数组统计学生成绩 013 用二维数组实现矩阵转置 014
WL40987330 C语言算法集
目录
第一部分 基础篇
001 第一个C程序
002 运行多个源文件
003 求整数之积
004 比较实数大小
005 字符的输出
006 显示变
rand_NormalDistributing_One
- 产生任意均值与方差的一个正态分布随机数-have arbitrary and mean variance normal distribution of a Random Number
高斯随机数的产生
- 程序只产生均值为0，方差为1的随机数，要产生均值为E,方差为D的随机数，只要随机数*D+E就可以了。高斯随机数程序还是带参数的，参数是用来描述正态分布的一个浮点数表。在执行程序时，先生成这个表（只做一次），而后就可以任意多次地执行高斯随机数产生程序了。使用C是为了保证通用性，如果有人觉得麻烦，可以用C++做个类，把这些东西都封装进去。另外，如果有人有兴趣，也可以把它修改成任意形式分布的连续随机数产生程序，修改非常简单，这里就不提示了。-
高斯随机数发生程序
- 程序只产生均值为0，方差为1的随机数，要产生均值为E,方差为D的随机数，只要随机数*D+E就可以了。 高斯随机数程序还是带参数的，参数是用来描述正态分布的一个浮点数表。在执行程序时 ，先生成这个表（只做一次），而后就可以任意多次地执行高斯随机数产生程序了。 使用C是为了保证通用性，如果有人觉得麻烦，可以用C++做个类，把这些东西都封装进去 。 另外，如果有人有兴趣，也可以把它修改成任意形式分布的连续随机数产生程序，修改非 常简单，这里就
Rand
- 本程序能产生大部份实用随机数：产生一个[0,1]区间内均匀分布伪随机数、产生多个[0,1]区间内均匀分布伪随机数、产生任意[a,b]区间内一个均匀分布伪随机整数、产生任意[a,b]区间内均匀分布伪随机整数序列、产生一个任意均值与方差的正态分布随机数、产生任意均值与方差的正态分布随机数序列-look it yourself
game
- 三点一线最短求解几何问题机数程序还是带参数的，参数是用来描述正态分布的一个浮点数表。在执行程序时，先生成这个表（只做一次），而后就可以任意多次地执行高斯随机数产生程序了。使用C是为了保证通用性，如果有人觉得麻烦，可以用C++做个类，把这些东西都封装进去。-something it is
blitz-0.9.tar
- blitz++库的相应源码 Blitz++提供了一个N维（1—10）的Array类,这个Array类以reference counting技术实现，支持任意的存储序(row-major的C-style数组，column-major的Fortran-style数组)，数组的切割(slicing),子数组的提取(subarray),灵活的Array相关表达式处理。另外提供了可以产生不同分布的随机数(F,Beta,Chi-Square，正
RandomState
- 量子力学中，产生一个任意大小的态，以密度矩阵来表示。(In quantum mechanics, an arbitrary sized state is produced, represented by a density matrix.)
2
- （a）产生两个都具有200个二维向量的数据集和（注意：在生成数据集之前最好使用命令randn(‘seed’,0)初始化高斯随机生成器为0（或任意给定数值），这对结果的可重复性很重要）。向量的前半部分来自均值向量的正态分布，并且协方差矩阵。向量的后半部分来自均值向量的正态分布，并且协方差矩阵。其中是一个2*2的单位矩阵。 （b）在上述数据集上运用感知器算法，并且使用不同的初始向量初始化参数向量。 （c）测试每一次算法在和上的性能。
L4_1
- a）产生两个都具有200个二维向量的数据集和（注意：在生成数据集之前最好使用命令randn(‘seed’,0)初始化高斯随机生成器为0（或任意给定数值），这对结果的可重复性很重要）。向量的前半部分来自均值向量的正态分布，并且协方差矩阵。向量的后半部分来自均值向量的正态分布，并且协方差矩阵。其中是一个2*2的单位矩阵。 （b）在上述数据集上和分别属于+1类和-1类，请在上述数据集的两类中各随机抽取150个样本作为训练集，运用Logist