qtc++泊松分布随机数

QTC++中可以使用rand()函数生成随机数，但是这种方法生成的随机数并不是真正的随机数，而是伪随机数。如果需要生成真正的随机数，可以使用C++11中的<random>库。其中，泊松分布可以使用P_rand函数来生成。该函数的参数Lamda表示泊松分布的参数λ，返回值为一个double类型的随机数。具体实现可以参考引用中的代码。

相关问题

qt泊松分布随机数子函数

根据提供的引用内容，没有提到Qt中有关泊松分布随机数生成的函数。但是，Qt提供了QRandomGenerator类，它可以生成均匀分布的随机数。如果需要生成泊松分布的随机数，可以使用C++标准库中的随机数工具，例如std::poisson_distribution。下面是一个示例代码：

#include <random>
#include <iostream>

int main() {
    std::random_device rd;
    std::mt19937 gen(rd());
    std::poisson_distribution<> distrib(5); // 泊松分布，平均值为5
    for (int i = 0; i < 10; ++i) {
        std::cout << distrib(gen) << '\n'; // 输出泊松分布的随机数
    }
}

matlab生成广义泊松分布随机数

在MATLAB中，可以使用`nbinrnd`函数生成广义泊松分布（Generalized Poisson Distribution）的随机数。该分布是一种介于泊松分布和负二项分布之间的分布，它的概率质量函数为：

$$
P(X = k) = \frac{(\alpha + k - 1)!(1 - \theta)^k\theta^\alpha}{k!(\alpha - 1)!}
$$

其中，$k$为随机变量的取值，$\alpha$和$\theta$为分布的参数。当$\alpha = 1$时，广义泊松分布退化为泊松分布；当$\theta = 1$时，广义泊松分布退化为负二项分布。

`nbinrnd`函数的语法如下：

R = nbinrnd(alpha, theta, sz)

其中，`alpha`和`theta`分别为广义泊松分布的参数，`sz`为需要生成的随机数的大小。例如，假设我们要生成一个$3 \times 3$的随机数矩阵，其中$\alpha=2$，$\theta=0.7$。代码如下：

alpha = 2;
theta = 0.7;
sz = [3, 3];
R = nbinrnd(alpha, theta, sz);

生成的随机数矩阵`R`将包含$3 \times 3$个随机数，每个随机数的取值范围为非负整数，且满足广义泊松分布的概率质量函数。