随机自然数生成

随机自然数生成

随机自然数生成是计算机科学中的一个重要问题，它在各种应用场景

中都有广泛的应用，例如密码学、模拟、游戏等。本文将介绍随机自

然数生成的相关概念、方法和应用。

一、随机性的概念和特征

1.1 随机性的定义

随机性是指在一定范围内，每个元素出现的可能性相等，且不可预测

的特性。在计算机科学中，我们通常使用伪随机数生成器来模拟真正

的随机过程。

1.2 随机性的特征

随机性具有以下几个特征：

（1）无规律性：每个元素出现的概率相等，不会因为前面出现了某个元素而影响后面元素出现的概率。

（2）不可预测性：无法通过已知信息推断下一个元素出现的概率或值。

（3）独立性：每个元素出现与其他元素出现是独立无关的。

二、伪随机数生成器

2.1 伪随机数生成器定义

伪随机数生成器是一种算法，它可以产生看起来像是由真正的随机过程产生出来的数字序列。这些数字序列具有随机性的特征，但是它们实际上是由一个确定的算法产生出来的。

2.2 伪随机数生成器的分类

伪随机数生成器可以分为线性同余法、梅森旋转算法、拉格朗日插值算法、加法反馈移位寄存器（AFR）等多种类型。其中，线性同余法是最简单和最常用的一种方法。

2.3 线性同余法

线性同余法是一种最简单的伪随机数生成器，它的公式为：

Xn+1 = (aXn + c) % m

其中，a、c、m 是常数，Xn 是前一个随机数。

线性同余法可以产生均匀分布在 [0, m-1] 范围内的整数序列。但是，在实际应用中，如果选择不当，会导致出现周期较短或者相关性较强等问题。

三、应用场景

3.1 密码学

密码学中需要使用到随机数生成器来产生密钥或初始化向量。如果使用不安全的伪随机数生成器，则可能会被攻击者破解密文。

3.2 模拟

模拟中需要使用到随机数来模拟真实世界中的各种情况。例如，在游戏中需要产生随机的地图、敌人位置等。

3.3 游戏

游戏中需要使用到随机数来产生随机事件，例如掷骰子、抽卡等。如果使用不合理的伪随机数生成器，则可能会导致出现预测性或者不公平性等问题。

四、总结

随机自然数生成是计算机科学中的一个重要问题，它涉及到伪随机数生成器、随机性的特征和应用场景等多个方面。在实际应用中，我们需要根据具体情况选择合适的伪随机数生成器，并且对其进行适当的调整和优化，以满足实际需求。

随机数的产生

随机数的产生 摘要 本文研究了连续型随机数列的产生，先给出了均匀分布的随机数的产生算法，在通过均匀分布的随机数变换得到其他连续型随机数的产生算法.在v c 环境下，我们给出了产生均匀分布随机数的算法，然后探讨了同余法的理论原理.通过均匀随机数产生其他分布的随机数，我们列举了几种通用算法，并讨论各个算法的优缺点，最后以正态分布为例验证高效舍选法的优势. 正文 一、 随机数与伪随机数 随机变量η的抽样序列12,,n ηηη ，…称为随机数列． 如果随机变量η是均匀分布的，则η的抽样序列12,,n ηηη ，…称为均匀随机数列；如果随机变量η是正态分布的随机变量则称其抽样序列为正态随机数列． 比如在掷一枚骰子的随机试验中出现的点数x 是一个随机变量，该随机变量就服从离散型均匀分布，x 取值为1，2，3，4，5，6，取每个数的概率相等均为1／6．如何得到x 的随机数?通过重复进行掷骰子的试验得到的一组观测结果12,,,n x x x 就是x 的随机数．要产生取值为0，1，2，…，9的离散型均匀分布的随机数，通常的操作方法是把10个完全相同的乒乓球分别标上0，1，2，…，9，然后放在一个不透明的袋中，搅拦均匀后从中摸出一球记号码1x 后放回袋中，接着仍将袋中的球搅拌均匀后从袋中再摸出一球记下号码2x 后再放回袋中，依次下去，就得到随机序列12,,,n x x x ．通常称类似这种摸球的方法产生的随机数为真正的随机数．但是，当我们需要大量的随机数时，这种实际操作方法需要花费大量的时间，通常不能满足模拟试验的需要，比如教师不可能在课堂上做10000次掷硬币的试验，来观察出现正面的频率．计算机可以帮助人们在很短时间产生大量的随机数以满足模拟的需要，那么计算机产生的随机数是用类似摸球方法产生的吗?不是．计算机是用某种数学方法产生的随机数，实际上是按照一定的计算方法得到的一串数，它们具有类似随机数的性质，但是它们是依照确定算法产生的，便不可能是真正的随机数，所以称计算机产生的随机数为伪随机数．在模拟计算中通常使用伪随机数．对这些伪随机数，只要通过统计检验符合一些统计要求，如均匀性、随机性

Java中产生随机数

一、利用random方法来生成随机数。 在Java语言中生成随机数相对来说比较简单，因为有一个现成的方法可以使用。在Math类中，Java语言提供了一个叫做random的方法。通过这个方法可以让系统产生随机数。不过默认情况下，其产生的随机数范围比较小，为大于等于0到小于1的double型随机数。虽然其随机数产生的范围比较小，不能够满足日常的需求。如日常工作中可能需要产生整数的随机数。其实，只要对这个方法进行一些灵活的处理，就可以获取任意范围的随机数。 如我们可以先通过random方法生成一个随机数，然后将结果乘以10。此时产生的随机数字即为大于等于0小于10的数字。然后再利用Int方法进行转换(它会去掉小数掉后面的数字，即只获取整数部分，不是四舍五入)。最后即可获取一个0到9的整数型随机数字。其实现方法很简单，就是对原有的random方法按照如下的格式进行变型：(int)(Math.Random()*10)即可。其实我们还可以对这个方法进行扩展，让其产生任意范围内的随机数。至需要将这个10换成n即可，如改为(int)(Math.Random()*n)。此时应用程序就会产生一个大于等于0小与n之间的随机数。如将n设置为5，那么其就会产生一个0到5之间的整数型的随机数。如果将这个写成一个带参数的方法，那么只要用户输入需要生成随机数的最大值，就可以让这个方法来生成制定范围的随机数。在Java中定义自己的工具库有时候程序员可能需要生成一个指定范围内的随机偶数或者奇数。此时是否可以通过这个方法来实现呢?答案是肯定的。如现在程序要需要生成一个1-100范围内的偶数。此时该如何实现?首先，需要生成一个0到99之内的随机数(至于这里为什么是99，大家耐心看下去就知道原因了)。要实现这个需求，很简单吧，只要通过如下语句就可以实现：i=1+(int)(Math.Random()*100)。其中(int)(Math.Random()*99)产生0到99的整数型随机数。然后再加上1就是产生1到100之间的随机整数。然后将产生的随机数赋值给变量i。但是此时其产生的随机数即有偶数，又有奇数。而现在程序员需要的是一个随机的偶数。那么我们可以在后面加上一个if判断语句。将这个随机数除以2，如果没有余数的话(或者余数为0)则表明这个随机数是偶数，直接返回即可。如果其返回的余数不为零，那么就表明其是奇数，我们只要加上1就变为了偶数，返回即可。注意，在上面的随机数生成中，笔者采用的范围是0到99，然后再加上1让其变为1到100的随机数。最后的结果就是生成1到100之间的随机偶数。其实，如果要范围随机奇数的话，至需要对上面的语句进行稍微的修改即可。Java: 改变你我的世界 假设现在用户想生成一个任意范围内的奇数或者偶数，能够实现吗?假设现在用户想实现一个m到n之间的任意偶数 要产生X到Y的随机数 先产生的0到Y-X随机数 然后加上X 可见虽然random方法其自身产生的随机数有比较严格的范围限制。但是只要对其进行合理的转换，程序员仍然可以采用这个方法产生用户所需要的随机数据。 二、通过Random类来生成随机数。 在Java语言中，除了可以通过random 方法来产生随机数之外，还可以通过一个

用c语言产生随机数rand()

用c语言产生随机数rand() 在C语言中,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，就符合正态公布，从而相当于产生了随机数，但这不是真正的随机数，当计算机正常开机后，这个种子的值是定了的，除非你破坏了系统，为了改变这个种子的值，C提供了srand()函数，它的原形是void srand( int a)。 可能大家都知道C语言中的随机函数random，可是random函数并不是ANSI C标准，所以说，random函数不能在gcc,vc等编译器下编译通过。 rand()会返回一随机数值，范围在0至RAND_MAX 间。返回0至RAND_MAX之间的随机数值，RAND_MAX定义在stdlib.h，(其值至少为32767)我运算的结果是一个不定的数，要看你定义的变量类型，int整形的话就是32767。在调用此函数产生随机数前，必须先利用srand()设好随机数种子，如果未设随机数种子，rand()在调用时会自动设随机数种子为1。一般用for语句来设置种子的个数。具体见下面的例子。

一如何产生不可预见的随机序列呢 利用srand((unsigned int)(time(NULL))是一种方法，因为每一次运行程序的时间是不同的。 在C语言里所提供的随机数发生器的用法：现在的C编译器都提供了一个基于ANSI标准的伪随机数发生器函数，用来生成随机数。它们就是rand()和srand()函数。这二个函数的工作过程如下： 1) 首先给srand()提供一个种子，它是一个unsigned int类型，其取值范围从0~65535； 2) 然后调用rand()，它会根据提供给srand()的种子值返回一个随机数(在0到32767之间) 3) 根据需要多次调用rand()，从而不间断地得到新的随机数； 4) 无论什么时候，都可以给srand()提供一个新的种子，从而进一步“随机化”rand()的输出结果。 下面是0~32767之间的随机数程序： #include #include #include //使用当前时钟做种子 void main( void ) {int i; srand( (unsigned)time( NULL ) ); //初始化随机数 for( i = 0; i < 10;i++ ) //打印出10个随机数

在Java中产生随机数的两个方法

在Java中产生随机数的两个方法 一、利用random方法来生成随机数。 在Java语言中生成随机数相对来说比较简单，因为有一个现成的方法可以使用。在Math类中，Java语言提供了一个叫做random的方法。通过这个方法可以让系统产生随机数。不过默认情况下，其产生的随机数范围比较小，为大于等于0到小于1的double 型随机数。虽然其随机数产生的范围比较小，不能够满足日常的需求。如日常工作中可能需要产生整数的随机数。其实，只要对这个方法进行一些灵活的处理，就可以获取任意范围的随机数。 如我们可以先通过random方法生成一个随机数，然后将结果乘以10。此时产生的随机数字即为大于等于0小于10的数字。然后再利用Int方法进行转换(它会去掉小数掉后面的数字，即只获取整数部分，不是四舍五入)。最后即可获取一个0到9的整数型随机数字。其实现方法很简单，就是对原有的random方法按照如下的格式进行变型： (int)(Math.Random()*10)即可。其实我们还可以对这个方法进行扩展，让其产生任意范围内的随机数。至需要将这个10换成n即可，如改为(int)(Math.Random()*n)。此时应用程序就会产生一个大于等于0小与n之间的随机数。如将n设置为5，那么其就会产生一个0到5之间的整数型的随机数。如果将这个写成一个带参数的方法，那么只要用户输入需要生成随机数的最大值，就可以让这个方法来生成制定范围的随机数。在Java中定义自己的工具库 有时候程序员可能需要生成一个指定范围内的随机偶数或者奇数。此时是否可以通过这个方法来实现呢?答案是肯定的。如现在程序要需要生成一个1-100范围内的偶数。此时该如何实现?首先，需要生成一个0到99之内的随机数(至于这里为什么是99，大家耐心看下去就知道原因了)。要实现这个需求，很简单吧，只要通过如下语句就可以实现： i=1+(int)(Math.Random()*100)。其中(int)(Math.Random()*99)产生0到99的整

自然界随机数

自然界随机数 自然界是一个充满无限可能性的地方，许多随机现象在其中发生。这些随机现象产生的数值可以被称为自然界随机数。自然界随机数的产生与许多自然现象相关，比如天气变化、动物行为、植物生长等等。在本文中，我们将探讨一些自然界随机数的例子，以及它们对我们生活的影响。 天气变化是一个常见的自然界随机数的来源。每天的天气都是不可预测的，它会在一定的范围内随机变化。例如，早晨的气温可能是15摄氏度，但下午可能会突然升高到30摄氏度，或者下雨导致温度骤降。这些天气变化对我们的生活产生了很大的影响，比如我们需要根据天气来选择穿着、安排户外活动等。 另一个例子是动物行为。动物的行为往往受到许多因素的影响，包括食物供应、天气、繁殖季节等。这些因素的变化会导致动物的行为随机变化。例如，同一种鸟类可能在不同的时间和地点选择不同的巢址，这取决于当时的环境条件。这种随机性使得动物的行为研究变得更加复杂，但也为我们提供了更多关于动物行为的信息。 植物生长也是一个与自然界随机数相关的领域。植物的生长受到许多因素的影响，包括土壤质量、水分供应、阳光照射等。这些因素的变化会导致植物的生长随机性。例如，同一种植物在不同的环境条件下可能会有不同的生长速度和形态。研究植物生长的随机性有

助于我们了解植物适应环境的能力，以及如何优化植物的生长条件。除了天气变化、动物行为和植物生长，自然界还有许多其他随机现象。例如，地震的发生是随机的，它们的时间和地点无法预测。海浪的大小和形状也是随机变化的，这取决于风力和海底地形。甚至一些微小的自然现象，比如水滴滴落的位置和速度，也具有随机性。自然界随机数的存在对我们的生活有很大的影响。首先，它们使我们的世界变得多样化和丰富，让每一天都有新的惊喜和挑战。其次，自然界随机数的存在也给科学家们带来了许多研究的机会。通过研究自然界的随机现象，我们可以更好地理解自然规律，为人类提供更好的生活条件。 总结起来，自然界随机数是一种在自然界中产生的数值，与许多自然现象相关。天气变化、动物行为、植物生长等都是自然界随机数的例子。这些随机现象给我们的生活带来了很大的影响，并且为科学研究提供了丰富的资源。通过深入研究自然界的随机现象，我们可以更好地了解自然规律，为人类创造更美好的未来。

随机自然数生成

随机自然数生成 随机自然数生成是计算机科学中的一个重要问题，它在各种应用场景 中都有广泛的应用，例如密码学、模拟、游戏等。本文将介绍随机自 然数生成的相关概念、方法和应用。 一、随机性的概念和特征 1.1 随机性的定义 随机性是指在一定范围内，每个元素出现的可能性相等，且不可预测 的特性。在计算机科学中，我们通常使用伪随机数生成器来模拟真正 的随机过程。 1.2 随机性的特征 随机性具有以下几个特征： （1）无规律性：每个元素出现的概率相等，不会因为前面出现了某个元素而影响后面元素出现的概率。 （2）不可预测性：无法通过已知信息推断下一个元素出现的概率或值。

（3）独立性：每个元素出现与其他元素出现是独立无关的。 二、伪随机数生成器 2.1 伪随机数生成器定义 伪随机数生成器是一种算法，它可以产生看起来像是由真正的随机过程产生出来的数字序列。这些数字序列具有随机性的特征，但是它们实际上是由一个确定的算法产生出来的。 2.2 伪随机数生成器的分类 伪随机数生成器可以分为线性同余法、梅森旋转算法、拉格朗日插值算法、加法反馈移位寄存器（AFR）等多种类型。其中，线性同余法是最简单和最常用的一种方法。 2.3 线性同余法 线性同余法是一种最简单的伪随机数生成器，它的公式为： Xn+1 = (aXn + c) % m

其中，a、c、m 是常数，Xn 是前一个随机数。 线性同余法可以产生均匀分布在 [0, m-1] 范围内的整数序列。但是，在实际应用中，如果选择不当，会导致出现周期较短或者相关性较强等问题。 三、应用场景 3.1 密码学 密码学中需要使用到随机数生成器来产生密钥或初始化向量。如果使用不安全的伪随机数生成器，则可能会被攻击者破解密文。 3.2 模拟 模拟中需要使用到随机数来模拟真实世界中的各种情况。例如，在游戏中需要产生随机的地图、敌人位置等。 3.3 游戏 游戏中需要使用到随机数来产生随机事件，例如掷骰子、抽卡等。如果使用不合理的伪随机数生成器，则可能会导致出现预测性或者不公平性等问题。

matlab中正态随机数生成

在MATLAB中生成正态随机数是一个常见的需求，特别是在统计分析和模拟实验中。正态分布（也被称为高斯分布）是一种连续概率分布，具有很多实际应用，比如在自然科学、社会科学和工程领域中都能找 到它的身影。下面我将从生成正态随机数的基本方法开始，逐步向你 介绍MATLAB中有关正态分布的相关知识，以便你能更深入地理解这一主题。 1. 基本方法 MATLAB提供了几种方法来生成正态随机数。最常用的是使用randn 函数，该函数可以生成符合标准正态分布（均值为0，标准差为1）的随机数。要生成100个符合标准正态分布的随机数，可以使用下面的 代码： ```matlab data = randn(1, 100); ``` 这将生成一个1x100的向量，其中包含了100个符合标准正态分布的随机数。 2. 自定义均值和标准差 如果你需要生成均值和标准差不为1的正态随机数，可以使用一些其 他的函数。使用normrnd函数可以生成符合指定均值和标准差的正态随机数。以下是一个示例： ```matlab

mu = 10; % 均值 sigma = 2; % 标准差 data = normrnd(mu, sigma, 1, 100); ``` 这将生成一个1x100的向量，其中包含了100个均值为10、标准差 为2的正态随机数。 3. 应用举例 正态随机数在实际应用中有着广泛的用途。比如在财务领域，可以使 用正态随机数来模拟股票价格的波动；在工程领域，可以使用正态随 机数来模拟材料的强度分布。生成正态随机数是很多模拟实验和统计 分析的基础，掌握了这项技能对于进行科学研究和工程设计有着重要 的意义。 4. 个人观点和理解 在我看来，生成正态随机数虽然在MATLAB中可以很方便地实现，但在实际应用中需要注意一些问题。比如生成的随机数是否符合所需的 分布特性、样本大小是否足够大等，都需要认真考虑。对正态分布的 理解和应用也需要结合具体的领域知识来进行，不能仅仅停留在生成 随机数的层面。 总结回顾 通过这篇文章，我们对在MATLAB中生成正态随机数有了一定的了解。

随机数字的函数

随机数字的函数 随机数字的函数是一种在编程中经常使用的工具。通过生成随机数，我们可以实现很多有趣和实用的功能。在本文中，我们将探讨随机数字函数的原理、常见用法以及编程语言中的实现方法。 首先，让我们了解一下什么是随机数。严格来说，真正的随机数是无法通过算法或公式得到的。真正的随机数是在自然界中产生的，如放射性元素的衰变、气象现象的变化等。然而，在计算机编程中，我们经常需要伪随机数。伪随机数是通过算法生成的数字序列，看起来像是真正的随机数，但实际上是有规律可循的。 常见的随机数字函数包括生成一个在一定范围内的随机整数、生成一个在一定范围内的随机小数等。下面我们将讨论这些不同类型的随机数字函数。 1.生成随机整数。在编程中，我们经常需要生成一个在指定范围内的随机整数，比如生成一个在1到10之间的随机整数。为了实现这个功能，我们可以使用编程语言提供的内置函数或库函数。以Python

为例，使用random模块中的randint函数可以生成指定范围内的随机整数。 2.生成随机小数。与生成随机整数类似，我们也可以生成指定范围内的随机小数。比如生成一个在0到1之间的随机小数。使用random模块中的random函数可以轻松实现这个功能。 3.生成随机布尔值。有时我们需要随机生成一个布尔值，即True 或False。Python中的random模块中提供了randbool函数来生成随机布尔值。这样我们可以在编程中模拟一些随机事件的结果，如抛硬币的结果等。 除了上述常见的随机数字函数，我们还可以通过组合使用这些函数来实现更复杂的功能。比如，我们可以生成一个随机的字符串，随机选择一个元素等。这些功能在实际编程中非常有用，可以用来增加程序的随机性和不确定性。 在使用随机数字函数时，我们需要注意一些细节。首先，不要将随机数函数用于安全性相关的场景，因为伪随机数是有规律可循的，有可能被人猜测到。其次，我们需要根据具体的需求选择合适的随机数函数和生成范围。随机数的取值范围越大，生成的数字越接近真正

wps随机自然数生成方法

wps随机自然数生成方法 WPS是一款功能强大、应用广泛的办公软件，其中包含了很多实用的功能，如随机自然数生成方法。随机自然数是指在一定范围内随机 生成的整数且要求该整数为正数。本文将为大家介绍WPS中随机自然 数生成方法的使用步骤，以及如何运用它帮助我们解决实际问题。 首先，打开WPS软件，点击“公式”选项卡下的“函数”按钮， 选择“数学与三角函数”子菜单，并在下拉菜单中找到“RANDBETWEEN”函数。此函数的功能是随机生成介于两个指定整数之间的一个随机整数。 接下来，我们需要确定随机数的范围。假设我们要生成1至100 之间的随机自然数，可以在RANDBETWEEN函数中输入以下内容：“RANDBETWEEN(1,100)”，其中1和100分别为最小和最大值。 完成上述操作后，按下回车键，即可生成一个介于1和100之间 的随机自然数。如果需要重复生成多个随机自然数，只需将该函数拖 拽至需要的单元格范围，然后释放鼠标即可生成多个随机自然数。 通过上述方法，我们可以轻松地生成任意范围内的随机自然数。 但是，随机数的生成过程是基于概率的，每次生成的数值都是随机且 独立的。因此，在使用随机自然数时，需要注意以下几点：首先，要明确每次生成的随机自然数是独立且随机的，与之前生 成的数值无关。这意味着每次生成的结果都是不可预测的。

其次，要根据实际需求确定范围，避免生成超出需要的随机自然数。例如，在抽奖活动中，如果有100个参与者，我们只需要生成1至100之间的随机自然数。 此外，还可以通过进一步操作来满足特殊需求。例如，如果仅需要生成偶数或奇数，可以将随机自然数与2取余数判定奇偶，从而实现这一目的。 总之，WPS提供了简便而可靠的随机自然数生成方法。在实际使用中，我们可以根据具体需求来灵活运用这一功能，为工作和生活带来便利。无论是进行抽奖、计算概率，还是对数据进行模拟等，随机自然数生成方法都能够为我们提供强有力的支持。希望本文的介绍能够帮助您更好地了解和应用WPS中的随机自然数生成方法，从而提高工作效率和解决问题的能力。

excel表格随机生成数据的函数

Excel表格是一种广泛应用于商业和科学领域的电子数据表格软件，它具有强大的数据处理和分析功能。在Excel表格中，我们经常需要使用随机生成数据的函数来模拟实际情况、测试数据、或者进行数据分析。在本文中，我们将探讨在Excel表格中随机生成数据的函数，帮助读者更好地理解和应用这些函数。 一、RAND函数 RAND函数是Excel中最常用的随机生成数据的函数之一。它可以生成一个0到1之间的随机数，每次计算表格时都会重新生成一个新的随机数。使用方法如下： 1. 在需要生成随机数的单元格中输入“=RAND()”； 2. 按下回车键，即可生成一个0到1之间的随机数。 需要注意的是，每次计算表格时，RAND函数都会生成一个新的随机数。如果需要固定生成的随机数，可以将RAND函数与其他函数结合使用。 二、RANDBETWEEN函数 RANDBETWEEN函数是另一个常用的随机生成数据的函数，它可以生成指定范围内的随机整数。使用方法如下： 1. 在需要生成随机整数的单元格中输入“=RANDBETWEEN(bottom,

top)”； 2. 其中，bottom和top分别为所需的随机整数的下限和上限。 RANDBETWEEN函数会在指定范围内生成一个随机整数。需要注意的是，每次计算表格时都会重新生成一个新的随机整数。 三、RANDARRAY函数 RANDARRAY函数是Excel 365中新增的随机生成数据的函数，它可以一次生成多个随机数或随机整数。使用方法如下： 1. 在需要生成随机数的单元格范围中输入“=RANDARRAY(rows, columns, min, max, integers)”； 2. 其中，rows和columns分别为所需生成的随机数的行数和列数； 3. min和max分别为所需生成的随机数的最小值和最大值； 4. integers为True时，生成的随机数为整数；为False时，生成的随机数为小数。 RANDARRAY函数可以一次生成多个随机数或随机整数，并且可以根据需要指定生成的最小值、最大值和是否为整数。 四、使用示例 下面举例说明如何在Excel表格中使用这些随机生成数据的函数。

fortran产生随机数方法介绍

fortran产生随机数方法介绍（附代码） 注意：现在计算机产生的随机数都是伪随机数。 1.0-1之间均匀分布的随机数 random_number(x) 产生一个0到1之间的随机数（x可以是向量），但是每次总是那几个数。 用了random_seed ()后，系统根据日期和时间随机地提供种子，使得随机数更随机了。program random implicit none real :: x call random_seed () ! 系统根据日期和时间随机地提供种子 call random_number (x) ! 每次的随机数就都不一样了 write(*,*) x stop end program random 2．产生1-100的随机整数 subroutine my_random(abound,ubound) integer::abound,ubound,len,random real::t len=ubound-abound call random_number(t) random=abound+floor(t*(len+1)) return end subroutine 2.任意区间均匀分布的随机数 function my_random (lbound,ubound) implicit none real :: lbound,ubound real :: len real :: my_random real :: t

len=ubound-lbound !计算范围大小 call random_number(t) !t是0-1之间的随机数 my_random=lbound+len*t return end 注意：在循环外call random_seed() 3.产生一个随机数数组，只需加一个循环即可 function my_random (lbound,ubound) implicit none real :: lbound,ubound real :: len integer size real :: my_random(size) !size代表数组元素的个数 real :: t integer i len=ubound-lbound !计算范围大小 do i=1,10 call random_number(t) !t是0-1之间的随机数 my_random(i)=lbound+len*t !把t转换成lbound-ubound间的随机数 end do return end 注意：同理在循环外call random_seed() 4.标准正态分布随机数/高斯分布随机数 (1)徐士良的那本程序集里介绍了正态分布随机数产生的原理，不过他的方法只能产生较为简 单的随机数，随机数的质量并不高，特别是随机数的数目较多时。 (2)Box 和 Muller 在 1958 年给出了由均匀分布的随机变量生成正态分布的随机变量的算法。 设 U1, U2 是区间 (0, 1) 上均匀分布的随机变量，且相互独立。令 X1 = sqrt(-2*log(U1)) * cos(2*PI*U2); X2 = sqrt(-2*log(U1)) * sin(2*PI*U2);

(原创精品)1000以内的随机正整数生成

题目：1000以内的随机正整数生成 程序步骤： ①创建头文件randomnumber.h #ifndef RANDOMNUMBER_H #define RANDOMNUMBER_H #if _MSC_VER>1000 #pragma once #endif #include //随机数类 const unsigned long maxshort = 65536L; const unsigned long multiplier = 1194211693L; const unsigned long adder = 12345L; class RandomNumber { private: //当前种子 unsigned long randSeed; public: //构造函数，默认值0表示由系统自动产生种子 RandomNumber(unsigned long s = 0); //产生0：n-1之间的随机整数 unsigned short Random(unsigned long n); //产生[0,1)之间的随机实数 double fRandom(void); }; //产生种子

RandomNumber::RandomNumber(unsigned long s) { if (s == 0)randSeed = time(0); //用系统时间产生种子 else randSeed = s; //由用户提供种子 } //产生0：n-1之间的随机整数 unsigned short RandomNumber::Random(unsigned long n) { randSeed = multiplier * randSeed + adder; return (unsigned short)((randSeed >> 16) % n); } //产生[0,1)之间的随机实数 double RandomNumber::fRandom(void) { return Random(maxshort) / double (maxshort); } #endif ②编写源程序random.cpp // random.cpp : Defines the entry point for the console applic ation. // #include "stdafx.h" #include "randomnumber.h" #include using namespace std; int main(int argc, char* argv[]) {

excel随机数函数

excel随机数函数 Excel中有多种函数可以生成随机数。这些函数可以用于各种不同的 情况，例如生成随机数、模拟数据、抽样等等。本文将介绍一些常用的Excel随机数函数。 1.RAND函数 RAND函数是Excel中最常用的随机数函数之一、它将返回一个0和1 之间的随机数。具体用法如下： ``` =RAND ``` 每次在单元格中输入这个函数，都会得到一个新的随机数。 2.RANDBETWEEN函数 RANDBETWEEN函数可以生成指定范围内的整数随机数。具体用法如下：``` =RANDBETWEEN(bottom, top) ``` bottom和top分别代表随机数的范围下限和上限。例如： ``` =RANDBETWEEN(1,100)

``` 这个函数将返回1和100之间的一个随机整数。 3.RANDARRAY函数 RANDARRAY函数是Excel 2024及后续版本中新增的函数。它可以生成一个指定大小的随机数数组。具体用法如下： ``` =RANDARRAY(rows, columns, min, max, unique) ``` rows和columns分别代表数组的行数和列数，min和max分别代表随机数的范围下限和上限，unique是一个逻辑值，表示是否生成不重复的随机数。例如： ``` =RANDARRAY(10,5,1,100,TRUE) ``` 这个函数将生成一个10行5列的随机数数组，每个随机数的范围在1到100之间，并且不重复。 4.RANDOM函数 RANDOM函数是Excel中一个较为复杂的随机数函数。它可以按照指定的分布生成随机数。具体用法如下： ```

matlab中随机数

matlab中随机数 在MATLAB中，可以使用随机数函数来生成随机数。MATLAB提 供了多个用于生成不同类型随机数的函数，包括均匀分布随机数、 正态分布随机数、泊松分布随机数等。下面我将从不同角度介绍几 种常用的随机数函数。 1. rand函数，该函数可以生成0到1之间的均匀分布随机数。例如，rand(3,2)将生成一个3行2列的矩阵，其中的元素是0到1 之间的随机数。 2. randn函数，该函数可以生成符合标准正态分布（均值为0，方差为1）的随机数。例如，randn(3,2)将生成一个3行2列的矩阵，其中的元素是符合标准正态分布的随机数。 3. randi函数，该函数可以生成指定范围内的整数随机数。例如，randi([1, 10], 3, 2)将生成一个3行2列的矩阵，其中的元 素是1到10之间的随机整数。 4. randperm函数，该函数可以生成指定范围内的随机排列。 例如，randperm(10)将生成1到10的随机排列。

除了以上几个常用的随机数函数外，MATLAB还提供了其他一些 函数来生成不同类型的随机数，如： exprnd函数，生成指数分布的随机数。 poissrnd函数，生成泊松分布的随机数。 binornd函数，生成二项分布的随机数。 normrnd函数，生成指定均值和方差的正态分布随机数。 此外，你还可以通过设置随机数种子来控制随机数的生成。使 用rng函数可以设置随机数种子，例如rng(123)将设置种子为123。 总结起来，MATLAB提供了丰富的随机数函数，可以根据需要生 成不同类型的随机数。以上是我从多个角度对MATLAB中的随机数进 行了介绍，希望能够满足你的需求。

c语言中的rand()函数

c语言中的rand()函数 rand()函数是C语言中的一个库函数，用于生成一个随机数。这个函数需要设置一个种子来确定生成的随机数序列。在C语言中，使用srand()函数来设置种子，如果不设置种子，则默认使用系统时钟作为种子。当需要多次调用rand()函数生成不同的随机数时，应该在程序中设置一个固定的种子。 ```c int rand(void); ``` 该函数返回一个介于0和RAND_MAX（一个定义为最大值的编译时常量）之间的整数随机数。 例如，下面的代码生成一个随机数： ```c #include #include #include 在这个例子中，我们使用srand()函数设置种子，time(NULL)返回当前时间的秒数。这样每次运行程序需要生成不同的随机数时，种子都会不同，因此生成的随机数也会不同。 rand()函数的内部实现是生成一个线性同余的伪随机数序列。每次调用函数时，该序列的下一个数字被计算出来。为了增加随机性，常常使用时间、进程id、线程id等系统变量作为种子，从而使每轮生成的随机数序列尽量接近自然随机数的特性。 当需要生成一定范围内的随机数时，我们可以使用取余的方式获取所需的随机数。例如，下面的代码生成1到100之间的随机数： 这个程序中，我们生成一个介于0到99之间的随机数，然后加上1，得到一个介于1到100之间的随机数。 总之，rand()函数是C语言中一个常用的函数，用于生成伪随机数。在使用rand()函数时，需要根据场景设置不同的种子，以使生成的随机数尽量接近自然随机数的特性。

vb中随机数生成方法

vb中随机数生成方法 在VB中，生成随机数是一项非常常见的任务。随机数可以用于许多不同的应用程序，例如游戏、密码生成器、模拟器等等。在VB 中，生成随机数的方法有很多种，本文将介绍其中的几种方法。 方法一：使用Rnd函数 Rnd函数是VB中生成随机数的最基本方法。它可以生成一个0到1之间的随机数。如果需要生成一个整数，可以将Rnd函数的结果乘以一个大于等于1的整数，然后使用Int函数将结果转换为整数。例如，下面的代码将生成一个1到10之间的随机整数： Dim randomNum As Integer randomNum = Int((10 * Rnd) + 1) 方法二：使用Randomize函数 Randomize函数可以用于初始化随机数生成器。如果不使用Randomize函数，每次生成的随机数序列都是相同的。使用Randomize函数可以使每次生成的随机数序列都不同。例如，下面的代码将生成一个1到10之间的随机整数： Dim randomNum As Integer Randomize randomNum = Int((10 * Rnd) + 1)

方法三：使用GetTickCount函数 GetTickCount函数可以返回自系统启动以来经过的毫秒数。可以使用这个函数来生成一个随机数种子。例如，下面的代码将生成一个1到10之间的随机整数： Dim randomNum As Integer Randomize GetTickCount randomNum = Int((10 * Rnd) + 1) 方法四：使用Cryptographic Service Provider Cryptographic Service Provider是Windows操作系统中的一个加密服务提供程序。它可以用于生成高质量的随机数。例如，下面的代码将生成一个1到10之间的随机整数： Dim randomNum As Integer Dim provider As New System.Security.Cryptography.RNGCryptoServiceProvider Dim byteArray(3) As Byte provider.GetBytes(byteArray) randomNum = (BitConverter.ToInt32(byteArray, 0) Mod 10) + 1 总结