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我编写的monte carlo随机数发生器
- 这是我在matlab环境下编写的产生随机数的源程序，包括产生均匀分布和正态分布，参数接口十分灵活。-in Matlab environment prepared by the random numbers generated by the source code, including the Uniform Distribution and normal distribution, parameter interface is very flexible.
randomnumber
- 关于产生均匀分布和标准正态分布的随机变量的VC程序-on the production and distribution of uniform standard normal distribution of random variables VC Program
ga
- 改进的遗传算法。采用一定的策略来保证遗传算法的初始化合理，采用产生正态分布随机数初始化。-Improved genetic algorithm. Using certain strategies to ensure a reasonable initialization of genetic algorithms, using the normal distribution of random numbers generated initialization.
matlab-accessory_parameter
- lingjian.m-----蒙特卡罗方法 lingjian.m使用零件初始值，用蒙特卡罗方法算出总费用。其中使用了自己编制的正态分布随机数发生器产生正态分布随机数。lingjian.m是对蒙特卡罗方法的一次练习。 accyouhua为标定值的函数，而lingjian不是一个函数，在其中已给出了一组标定值的值。 退火确定标定值/unitanneal()----模拟退火 连续型多个变量组合优化问题 这是对模拟退火方法的一次练习，结果证明模拟退火确实是一
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- （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。 （d）画出数据集和，以及分类面。((a) Generate