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隨機計算

發(fā)布時間：2023-04-13 22:33:49 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 72

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本文目錄:

1、怎么在計算器上產(chǎn)生隨機數(shù)的具體步驟
2、如何計算隨機概率
3、如何計算隨機概率
4、隨機數(shù)算法是什么？

隨機計算

一、怎么在計算器上產(chǎn)生隨機數(shù)的具體步驟

利用計算器產(chǎn)生1-25之間的隨機數(shù)按鍵順序如下：(注意先要將計算器的數(shù)位調(diào)整到整數(shù)位) “ON”——“MODE”“MODE”“MODE”“1” ——“0” ——“SHIFT”——“. ”——（24）——“+”——“1”——“=”。

要輸出很多隨機數(shù)，只要重復(fù)按“＝”即可。

找出0-12之間的隨機數(shù)按鍵順序如下(注意先要將計算器的數(shù)位調(diào)整到整數(shù)位) ：

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

因此需要大家自己變通為：“ON”——“MODE”“MODE”“MODE”“1” ——“0” ——“SHIFT”——“. ”——（11）——“+”——“1”——“=”，或者就用這0——11的12個數(shù)代替也是一樣。

同樣，利用計算器產(chǎn)生1-365之間的隨機數(shù)的按鍵順序是： “ON”——“MODE”“MODE”“MODE”“1” ——“0” ——“SHIFT”——“. ”——（365）——“+”——“1”——“=”。

同樣，利用計算器產(chǎn)生1-365之間的隨機同樣，利用計算器產(chǎn)生1-365之間的隨機數(shù)的按鍵順序是： “ON”——“MODE”“MODE”“MODE”“1” ——“0” ——“SHIFT”——“. ”——（364）——“+”——“1”——“=”。

隨機計算

擴展資料：

函數(shù)計算器（也稱“科學(xué)計算器”）是具有初等函數(shù)數(shù)值計算功能的一類計算器的總稱，是計算器中最常用的一類。由于生產(chǎn)廠家、型號等的不同而具有不同的計算功能，一般級別的配備初等函數(shù)計算功能以及統(tǒng)計、回歸分析等功能。

較高級的配備有數(shù)值微積分、數(shù)值求和或求積、進制轉(zhuǎn)換與位運算、科學(xué)常數(shù)、單位換算、矩陣、向量、解方程（組）、解不等式、概率分布、關(guān)系證明等功能。常用于理工科或?qū)嶋H工程上的一般數(shù)值函數(shù)計算，不具有編程、文本存儲、高精度運算與符號運算、繪圖等功能。

參考資料來源：百度百科-科學(xué)計算器

二、如何計算隨機概率

31224151116352共14位P(出現(xiàn)數(shù)字1)=14分之5,因為這串?dāng)?shù)字中有5個1所以概率為14分之5.P(出現(xiàn)數(shù)字2)=14分之3,原因同上.P(出現(xiàn)數(shù)字3)=14分之2=7分之1(這是約分的結(jié)果,答題時要保留約分).原因同上.P(出現(xiàn)數(shù)字4)=14分之1,原因同上.P(出現(xiàn)數(shù)字5)=14分之2=7分之1,原因同上.P(出現(xiàn)數(shù)字6)=14分之1,原因同上.

三、如何計算隨機概率

公式P是排列公式，從N個元素取R個進行排列（即排序）。

（P是舊用法，現(xiàn)在教材上多用A，即Arrangement）

公式C是組合公式，從N個元素取R個，不進行排列（即不排序

隨機計算

四、隨機數(shù)算法是什么？

在計算機中并沒有一個真正的隨機數(shù)發(fā)生器，但是可以做到使產(chǎn)生的數(shù)字重復(fù)率很低，這樣看起來好象是真正的隨機數(shù)，實現(xiàn)這一功能的程序叫偽隨機數(shù)發(fā)生器?！∮嘘P(guān)如何產(chǎn)生隨機數(shù)的理論有許多如果要詳細(xì)地討論，需要厚厚的一本書的篇幅。不管用什么方法實現(xiàn)隨機數(shù)發(fā)生器，都必須給它提供一個名為“種子”的初始值。而且這個值最好是隨機的，或者至少這個值是偽隨機的?！胺N子”的值通常是用快速計數(shù)寄存器或移位寄存器來生成的?！∠旅嬷v一講在C語言里所提供的隨機數(shù)發(fā)生器的用法?，F(xiàn)在的C編譯器都提供了一個基于ANSI標(biāo)準(zhǔn)的偽隨機數(shù)發(fā)生器函數(shù)，用來生成隨機數(shù)。它們就是rand（）和srand（）函數(shù)。這二個函數(shù)的工作過程如下：”）　首先給srand（）提供一個種子，它是一個unsigned　int類型，其取值范圍從0～65535；　2）　然后調(diào)用rand（），它會根據(jù)提供給srand（）的種子值返回一個隨機數(shù)（在0到32767之間）　3）　根據(jù)需要多次調(diào)用rand（），從而不間斷地得到新的隨機數(shù)；　4）　無論什么時候，都可以給srand（）提供一個新的種子，從而進一步“隨機化”rand（）的輸出結(jié)果?！∵@個過程看起來很簡單，問題是如果你每次調(diào)用srand（）時都提供相同的種子值，那么，你將會得到相同的隨機數(shù)序列，這時看到的現(xiàn)象是沒有隨機數(shù)，而每一次的數(shù)都是一樣的了。例如，在以17為種子值調(diào)用srand（）之后，在首次調(diào)用rand（）時，得到隨機數(shù)94。在第二次和第三次調(diào)用rand（）時將分別得到26602和30017，這些數(shù)看上去是很隨機的（盡管這只是一個很小的數(shù)據(jù)點集合），但是，在你再次以17為種子值調(diào)用srand（）后，在對于rand（）的前三次調(diào)用中，所得的返回值仍然是在對94，26602，30017，并且此后得到的返回值仍然是在對rand（）的第一批調(diào)用中所得到的其余的返回值。因此只有再次給srand（）提供一個隨機的種子值，才能再次得到一個隨機數(shù)?！∠旅娴睦佑靡环N簡單而有效的方法來產(chǎn)生一個相當(dāng)隨機的“種子”值－－－－當(dāng)天的時間值：g＃椋睿悖歟酰洌澹Γ歟?；ｓｔｄｉｅP瑁Γ紓?；?。＃椋睿悖歟酰洌澹Γ歟?；ｓｔｄe椋猓瑁Γ紓簦弧。＃椋睿悖歟酰洌澹Γ歟簦唬螅螅Γ＃矗罰唬簦穡澹螅瑁Γ紓?；　＃ｉｎｃe酰洌澹Γ歟?；ｓ?#58004;螅Γ＃矗罰唬簦椋恚澹猓瑁Γ紓?；?。觶錚椋洹。恚幔椋睿ǎ觶錚椋洌。。椋睿簟。椋弧。酰睿螅椋紓睿澹洹。椋睿簟。螅澹澹洌鄭幔歟弧。螅簦潁酰悖簟。簦椋恚澹狻。簦椋恚澹攏酰媯弧。媯簦椋恚澹ǎΓ幔恚穡唬簦椋恚澹攏酰媯弧。螅澹澹洌鄭幔歟劍ǎǎǎǎ酰睿螅椋紓睿澹洹。椋睿簦簦椋恚澹攏酰媯簦椋恚澹Γ幔恚穡唬埃疲疲疲疲。ǎ酰睿螅椋紓睿澹洹。椋睿簦簦椋恚澹攏酰媯恚椋歟歟椋簦恚蕖。ǎ酰睿螅椋紓睿澹洹。椋睿簦簦椋恚澹攏酰媯恚椋歟歟椋簦恚弧。螅潁幔睿洌ǎǎ酰睿螅椋紓睿澹洹。椋睿簦螅澹澹洌鄭幔歟弧。媯錚潁ǎ椋劍?；ｉ＆e?；１０；?#57440;椋。穡潁椋睿簦媯ǎΓ瘢酰錚?；％６ｄ＆＃９２；ｎ＆ｑｕｅP?；begjrand（））；?。∩厦娴某绦蛳仁钦{(diào)用＿ftime（）來檢查當(dāng)前時間yc并把它的值存入結(jié)構(gòu)成員timeBuf．time中wae當(dāng)前時間的值從1970年1月1日開始以秒計算aeh在調(diào)用了＿ftime（）之后在結(jié)構(gòu)timeBuf的成員millitm中還存入了當(dāng)前那一秒已經(jīng)度過的毫秒數(shù)，但在DOS中這個數(shù)字實際上是以百分之一秒來計算的。然后，把毫秒數(shù)和秒數(shù)相加，再和毫秒數(shù)進行異或運算。當(dāng)然也可以對這兩個結(jié)構(gòu)成員進行更多的計算，以控制se．．．．．．余下全文＞＞

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