qt泊松分布随机数子函数

时间: 2023-11-20 12:52:03 浏览: 53
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 } } ```
相关问题

c++泊松分布的随机数子函数

C++的&lt;random&gt;库中提供了泊松分布的随机数生成器函数,可以使用std::poisson_distribution来生成泊松分布的随机数。泊松分布是一种离散概率分布,它描述了在一段时间内或者一定区域内某事件发生的次数,例如在一小时内接到的电话数或者在一个区域内发生的交通事故数等等。泊松分布的概率质量函数为P(X=k)=e^(-lambda)*lambda^k/k!,其中lambda是事件发生的平均次数。下面是一个使用std::poisson_distribution生成泊松分布随机数的例子: #include &lt;random&gt; #include &lt;iostream&gt; int main() { std::random_device rd; std::mt19937 gen(rd()); std::poisson_distribution&lt;&gt; distrib(2.0); // 平均每小时接到2个电话 for (int i = 0; i &lt; 10; ++i) { std::cout &lt;&lt; distrib(gen) &lt;&lt; '\n'; // 输出泊松分布的随机数 } } 这个例子中,我们使用std::poisson_distribution生成平均每小时接到2个电话的泊松分布随机数。

泊松分布的随机数子函数

泊松分布是一种离散型概率分布,它描述了在一个固定时间段内,某个事件发生的次数。泊松分布的随机数生成函数可以用C语言编写,以下是一个简单的例子: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> double poisson(double lambda) { double L = exp(-lambda); double p = 1.0; int k = 0; do { k++; p *= (double)rand() / (double)RAND_MAX; } while (p > L); return k - 1; } int main() { double lambda = 5.0; int i; for (i = 0; i < 10; i++) { printf("%d\n", (int)poisson(lambda)); } return 0; } ``` 在这个例子中,我们定义了一个名为poisson的函数,它接受一个参数lambda,表示泊松分布的参数。函数内部使用了rand()函数来生成随机数,并使用了指数函数exp()来计算概率。在主函数中,我们调用了poisson函数来生成10个泊松分布的随机数。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

C语言中用于产生随机数的函数使用方法总结

主要介绍了C语言中用于产生随机数的函数使用方法总结,分别介绍了rand()函数和srand()函数以及封装出的arc4random()函数,需要的朋友可以参考下
recommend-type

C#利用Random得随机数求均值、方差、正态分布的方法

主要介绍了C#利用Random得随机数求均值、方差、正态分布的方法,涉及C#数学运算及概率统计的相关技巧,需要的朋友可以参考下
recommend-type

MySQL的指定范围随机数函数rand()的使用技巧

主要介绍了MySQL的指定范围随机数函数rand()的使用技巧,需要的朋友可以参考下
recommend-type

鸡国大冒险运行程序,点开即用

recommend-type

基于Python+Flask的安全多方计算的隐私保护系统设计与实现+全部资料齐全+部署文档.zip

【资源说明】 基于Python+Flask的安全多方计算的隐私保护系统设计与实现+全部资料齐全+部署文档.zip基于Python+Flask的安全多方计算的隐私保护系统设计与实现+全部资料齐全+部署文档.zip 【备注】 1、该项目是个人高分项目源码,已获导师指导认可通过,答辩评审分达到95分 2、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 3、本项目适合计算机相关专业(人工智能、通信工程、自动化、电子信息、物联网等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也可作为毕业设计、课程设计、作业、项目初期立项演示等,当然也适合小白学习进阶。 4、如果基础还行,可以在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

解释minorization-maximization (MM) algorithm,并给出matlab代码编写的例子

Minorization-maximization (MM) algorithm是一种常用的优化算法,用于求解非凸问题或含有约束的优化问题。该算法的基本思想是通过构造一个凸下界函数来逼近原问题,然后通过求解凸下界函数的最优解来逼近原问题的最优解。具体步骤如下: 1. 初始化参数 $\theta_0$,设 $k=0$; 2. 构造一个凸下界函数 $Q(\theta|\theta_k)$,使其满足 $Q(\theta_k|\theta_k)=f(\theta_k)$; 3. 求解 $Q(\theta|\theta_k)$ 的最优值 $\theta_{k+1}=\arg\min_\theta Q(
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。