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  • 2021-11-27 16:36:00

    使用QT的QTime库产生随机数,代码如下

    #include <QTime>  
    
    QTime randtime;  
    randtime = QTime::currentTime();  
    qsrand(randtime.msec()+randtime.second()*1000); //以当前时间ms为随机种子 
    
    int n = qrand() % 100;    //产生100以内的随机整数
    float fn = float(n)/10;   //产生10以内的随机浮点数,精度为小数点后1位  

    这个只是基本的操作,具体产生你需要的范围的数,需要进行一定的操作

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    C语言中产生随机数的方法 ……rand()函数可以用来产生随机数,但是这不是真真意义上的随机数,是一个伪随机数,是根据一个数,我们可以称它为种子,为基准以某个递推公式推算出来的一系数,当这系列数很大的时候,...
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    怎么在计算器上产生随机数的具体步骤以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!

    5c59f2025bb24ed1d8eeb905ca7b4038.png

    怎么在计算器上产生随机数的具体步骤

    利用计算器产生1-25之间的随机数按键顺序如下:(注意先要将计算器的数位调整到整数位) “ON”——“MODE”“MODE”“MODE”“1” ——“0” ——“SHIFT”——“. ”——(24)——“+”——“1”——“=”。

    要输出很多随机数,只要重复按“=”即可。

    找出0-12之间的随机数按键顺序如下(注意先要将计算器的数位调整到整数位) :

    “ON”——“MODE”“MODE”“MODE”“1” ——“0” ——“SHIFT”——“. ”——(12)——“=”。

    因此需要大家自己变通为:“ON”——“MODE”“MODE”“MODE”“1” ——“0” ——“SHIFT”——“. ”——(11)——“+”——“1”——“=”,或者就用这0——11的12个数代替也是一样。

    同样,利用计算器产生1-365之间的随机数的按键顺序是: “ON”——“MODE”“MODE”“MODE”“1” ——“0” ——“SHIFT”——“. ”——(365)——“+”——“1”——“=”。

    同样,利用计算器产生1-365之间的随机同样,利用计算器产生1-365之间的随机数的按键顺序是: “ON”——“MODE”“MODE”“MODE”“1” ——“0” ——“SHIFT”——“. ”——(364)——“+”——“1”——“=”。

    怎样用计算器产生随机数的大体步骤

    1、按“Mode”键3次,然后按'1"键(即选择Fix);

    2、按“0”键,再按你要取的随机数的最大值;

    3、按“Shift”键,再按“Rnd#”,再按“+”键,再按0.5;

    4、按“=”键就能出来你所求的随机数。

    说明:第2步中的0代表的意思是取整数,如果要精确到小数点后一位则将0改为1,精确到二位则将0改为2.以此类推。

    结束:Mode-Mode-Mode-3-1即可恢复原来状态

    科学计算器 Casio fx-991ES PLUS 获得随机数的具体步骤?

    shift 小数点 是获取在0~Ran#后面的数 的功能

    如:shift 小数点 左括号 100等于

    是获取0~100中间的随机数...包括小数

    alpha 小数点 是获取后面的数值中间的随机数

    如 alpha 小数点 10 {shift 右括号}(输入逗号) 100 等于 ( 输入栏应是这样:Ranint(10,100) )

    是获取10~100之间的整数

    以上

    其实卡西欧的随机数都是伪随机罢了 你可以试试在shift 9 3之后输入Ran#结果一定是0.499

    怎样用计算器产生随机数的大体步骤。我的计算器是casio FX-95ES

    看有没有《shift+RND》(或《shift+RND#》)键,通常在《1》或《。》键位上。若有,直接操作 shift ,(因计算器不同而不同,有标 2nd 或 INV 的)RND# 即可,可以连按连出,也可以后连按“=”键连出。

    卡西欧计算器fx-4500PA怎样求随机数?要具体步骤,谢了

    依次按这三个键[SHIFT] [RAN#] [EXE],就会产生一个0到0.999的随机数,

    如果要产生a到b之间的随机数,则将之前产生的随机数乘以(b-a)+a,例如之前产生的随机数是0.729,而你想生成30-70之间的随机数,那么:

    0.729x(70-30)+30=0.729x40+30=29.16+30=59.16,如要整数,则将结果取整。

    计算器如何产生随机数?

    一般计算机的随机数都是伪随机数,以一个真随机数(种子)作为初始条件,然后用一定的演算法不停迭代产生随机数,下面介绍两种方法:

    一般种子可以以当前的系统时间,这是完全随机的

    演算法1:平方取中法。

    1)将种子设为X0,并mod 10000得到4位数

    2)将它平方得到一个8位数(不足8位时前面补0)

    3)取中间的4位数可得到下一个4位随机数X1

    4)重复1-3步,即可产生多个随机数

    这个演算法的一个主要缺点是最终它会退化成0,不能继续产生随机数。

    演算法2:线性同余法

    1)将种子设为X0,

    2)用一个演算法X(n+1)=(a*X(n)+b) mod c产生X(n+1)

    一般将c取得很大,可产生0到c-1之间的伪随机数

    该演算法的一个缺点是会出现回圈。

    怎么用计算器产生随机数?

    闭上眼睛,随便按,然后睁开眼睛。 ok,随机数产生了。 检视原帖>>

    分页:123

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  • 计算机如何产生随机数?yanlb2000随机数在计算机和通讯等领域是非常有用的。比如在游戏中生成随机的地形关卡,而在通讯、安全认证等专业领域,随机数更是必须的。那么计算机如何产生随机数呢?学过编程的都知道,...

    计算机如何产生随机数?

    yanlb2000

    随机数在计算机和通讯等领域是非常有用的。比如在游戏中生成随机的地形关卡,而在通讯、安全认证等专业领域,随机数更是必须的。

    那么计算机如何产生随机数呢?

    学过编程的都知道,可以调用随机数函数来生成随机数。比如,在C语言中是rand(),

    在Basic中是RND()。但实际上,这些函数产生的并不是真正的随机数。如果简单地调用这些函数产生一系列随机数,那么程序每次运行,都会产生完全相同的随机数序列。每次都相同,还有什么随机性可言?正确的做法是,在调用随机数函数之前,还要初始化随机数“种子”。比如,在C语言中就是srand()。但即使如此,这个所谓的初始化,其实是指定一个随机数的开始的值。只要开始值相同,那么后续序列还是相同的。所以,一般都是用当时的系统时间的秒数值(或毫秒等更小单位)来指定种子,以得到“随机”的序列。而在Basic或Pascal中,调用不带参数的Randomize,就是用系统时钟来设置随机数种子。但如果恰巧两次根据时间也得到相同的开始值种子,那么其后产生的随机数序列也是相同的。

    所以,我们通过这种方法的到随机数其实只能称为“伪随机数”,说它伪,是因为其结果完全是可预测的、可重现的。对于任何一个随机数,其后续的随机数都是明确的,可知的。而按照对“随机”的理解,就算知道了某次随机数,也不能得到其后续是什么。

    那么为什么我们只能用这种奇怪的伪的随机数,难道计算机不能产生真正随机的数吗?

    是的,现在的计算机结构,真是太精确了。因为精确,所以没有一点模糊、随机的地方。在精确的硬件和软件的运行下,理论上就决定了无法产生随机的数值。所以,我们只能用伪随机数。

    其实伪随机数也正是通过算法精确计数得到的。比如,最常用是这样的:

    Xn+1 = (aXn

    + b) mod c

    其中Xn, Xn+1等是随机数序列,而a,b,

    c是常数。而第一个数X0就是随机数种子了。a,b,c的值一般取得大些,而且是质数(但也不必全是质数),这样能保证产生的随机数序列看上去更随机,重复少,位数多。

    显然,根据这种算法,在a,b,c都确定的情况下,相同的种子X0只能产生相同的序列。

    伪随机数序列在一般情况下还能凑合着用,比如在游戏中。但在要求更高的场合,比如重要数据加密和通讯,身份识别和认证,等等,伪随机数可能就不符合要求了。因为这样容易被攻破。所以,高要求场合必须使用真正的随机数。

    然而,一个事实是,只有利用真正随机的物理事件(自然现象),才能得到真的随机数值。而我们普通的PC机内部中,理论上不存在这样可以利用的随机物理事件(设备),所以,也就没有真正的随机数可产生了。

    那么我们就没有真正的随机数可用了?那倒也不是,还是有很多解决办法的。

    以前听说的是,真随机数是这样产生的。利用一个核放射源,就是能不断进行原子核衰变,并伴随衰变放出粒子(α或β粒子),然后用一个检测装置,检测放射源在单位时间内被检测到的粒子数量(脉冲计数)。该数量经过一定的修正,就可以作为随机数使用了。另外,也有通过测定两次衰变的时间间隔来作为依据的。理论上,原子核衰变是原子核内部强力或弱力作用的结果,只根据其内部规律恒定进行,根本不受外界光、电、热、引力等的干扰,是完全随机和稳定的。(这也是使用碳-14同位素测定生物遗骸年代的理论依据。)这种方式,的确完全随机,高度可靠。但显然,能用上这种随机数发生器的,不要说便携式、嵌入式设备不可能,个人PC机不可能,就是一般的企业、院校,也不可能。这样的设备太复杂、庞大、昂贵了。而且,这也仅仅是很久前书本上的老知识,现在究竟有没有这样的设备?不清楚。就算有,那也很稀少了吧。

    既然这种设备如此复杂昂贵,那么有没有便捷的方法呢?当然是有的。而且也不少。

    有种权宜之计是,利用用户在键盘击键,或者鼠标移动击键时候的时间间隔、移动距离等随机量来产生随机数。但这种方法并不可靠,也不太好用。依靠用户的动作,是不能长时间产生高质量的随机数的。何况,在很多便携设备、嵌入设备(比如IC卡芯片等很微小的设备上),这方法也不管用。

    还有的方法是,利用半导体或电路内部的电子噪声,将其放大取值(AD转换),然后作为随机数的源泉。这是相对廉价和现实很多的设计,现在很多微处理器、IC卡芯片等使用了硬件随机数发生器,采用的就是这种方法。

    以前在网上看到有介绍适合PC机用的随机数发生器的,就是一块插入电脑扩展槽的PCI卡或ISA卡;或者是个单独的随机数发生器,通过并口与PC机相连。配合一定的驱动程序,就能得到随机数了。我没有查到这种插卡产生随机数的原理,但估计也是利用电子噪声一类的。

    而据以前的资料,Intel准备在Pentium

    Pro处理器中,置入硬件随机数发生器。但后来好像没下文了。VIA的汉腾(Antaur)号称是第一款内置了硬件随机数发生器的微处理器,但现在有多少用这个处理器的?

    既然要得到真随机数这么困难,所以我早就有个设想,能不能利用现在发达的网络资源,来实现随机数资源的共享和服务?比如,架设一些随机数服务器,提供随机数服务?理论上这样做没有什么难度,只要定义好标准的随机数服务端和客户端协议就可以了。RFC?呵呵,反正我是没见到RFC中有这样的协议。鉴于高质量的随机数服务有较大的商业价值,所以收费服务也是可以讨论的。比如,收费的随机数服务将提供稳定的、高速率的、高质量的随机数序列;而免费的服务也可以有,作为科研、个人等使用,但可能在产生速率等服务质量上方面没有收费的好。另外,通过现在越来越发展的无线网络,很多移动设备、便携设备、嵌入设备等不方便接入网线的设备,就也能得到随机数服务了,岂不是更好?

    这个想法我好几年前就有,但直到现在,我还是没有见到有这样的随机数服务器的出现。RFC中有很多有用的协议,如用以校准时间的Time协议,也有无聊的Quote

    of the

    Day,chargen这样的协议,为什么就不定义一个也很有用的随机数协议呢?或者其实是有的,只是我没有找到?!

    最后,总结一下:

    1, PC机只能产生伪随机数;

    2, 要产生真正的随机数是困难甚至昂贵的,需要专门的硬件;

    3,

    提出随机数服务器的概念,希望将好的随机数发生器通过网络共享出来。

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    matlab是我们常用一种软件,对于做随机过程或者概率的朋友,常常会用到一些随机数。但是这些数据怎么生成呢?下面介绍下matlab中一些常见的随机数。

    9d87d52fbd1b57a0b7b460b55bc361d4.png

    matlab产生随机数可以使用的方法:

    1、均匀分布:

    ■ unifrnd (a, b, m, n)产生m*n阶[a, b]均匀分布

    ■ unifrnd (a,b)产生一个[a,b]的均匀随机数

    推荐学习《编程入门》

    示例:

    54535ca77e64062c3c5dda42cbe5fc10.png

    2、rand (m, n);产生m*n阶[0,1]均匀分布的随机数矩阵

    ■ rand(n);产生n*n阶[0,1]均匀分布的随机数

    示例:

    ceafec92b7dd8faf546df102b9449ba5.png

    3、binornd(n,p,[M,N,P,...])产生的是服从二项分布的随机数,二项分布的参数为:n和p,

    考虑一个打靶的例子,每枪命中率为p,共射击N枪,那么一共击中的次数就服从参数为(N,p)的二项分布。注意p要小于等于1且非负,N要为整数。

    ■ binornd(n,p,[M,N,P,...])生成的随机数服从参数为(N,p)的二项分布,这些随机数排列成M*N*P... 阶矩阵。如果只写M,则生成M*M矩阵;

    示例:

    577ed7b37354c911b1fc6444595a8183.png

    4、unidrnd(N,m,n)产生m*n阶离散均匀分布的随机数矩阵;产生一个数值在1-N之间的mm*nn矩阵

    示例:

    ef8e40f20956d03ff991e82f6b787b0a.png

    5、exprnd (mu ,m, n)产生m*n阶期望值为mu的指数分布的随机数矩阵

    示例:

    48c55d23be33f08b436a1f25fefaf604.png

    另外还有一些其他随机数,这里不再介绍,方法其本类似

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