假设每周的产量都基于前一周的销售量,所以有p(k)=s(k-1)。 假设第一周的产量为50
时间: 2023-09-28 20:01:56 浏览: 66
根据所给条件,假设每周的产量p(k)都是基于前一周的销售量s(k-1)。那么我们假设第一周的产量为50。根据这个起点,我们可以计算出接下来几周的产量。
第二周的产量p(2) = s(1) = 50,根据前一周的销售量计算出来的。
第三周的产量p(3) = s(2) = 50,同样是根据前一周的销售量计算出来的。
依次类推,第四周的产量p(4) = s(3) = 50,第五周的产量p(5) = s(4) = 50。
可以看出,每周的产量都是固定的,都是50。这是因为每周的产量都是根据前一周的销售量计算得出的,并且第一周的产量确定为50,导致后续各周的产量都保持不变。
所以,根据题目给出的条件,假设第一周的产量为50,后续的每周产量都将保持不变,都为50。
相关问题
用变换法生成下列分布的随机数:P(X=k)=(1-q)*q^k,k=0,1,2,
一般地,假设$Y$服从参数为$\lambda$的指数分布,则$X=\lfloor Y\rfloor$(取下整)的分布为:
$$P(X=k)=(1-e^{-\lambda})e^{-k\lambda},\quad k=0,1,2,\cdots$$
因此,对于题目中的分布,我们可以令$Y$服从参数为$-\ln q$的指数分布,即$Y\sim\operatorname{Exp}(-\ln q)$,则有:
$$P(\lfloor Y\rfloor=k)=(1-e^{-\ln q})e^{-k\ln q}=(1-q)q^k,\quad k=0,1,2,\cdots$$
然后,我们可以通过对$Y$进行取下整操作,得到满足题目所给分布的随机数。具体地,我们可以使用以下算法:
1. 生成一个服从参数为$-\ln q$的指数分布的随机数$y$。
2. 计算$k=\lfloor y\rfloor$。
3. 返回$k$作为所求的随机数。
Python代码如下:
```python
import numpy as np
q = 0.3 # 指定参数q
lam = -np.log(q) # 计算指数分布的参数
def generate():
y = np.random.exponential(scale=1/lam) # 生成指数分布的随机数
k = int(np.floor(y)) # 取下整
return k
# 生成10个随机数并输出
print([generate() for i in range(10)])
```
t1=p++; t2=--c; k=p++/--c; System.out.println(p); System.out.println(c); System.out.println(k);
假设p的初始值为3,c的初始值为5,则执行完以下代码后的输出结果为:
```
p=4
c=4
k=1
```
解释如下:
- `t1=p++`:先将p的值4赋值给t1,然后将p的值加1,即p的值变成了5。
- `t2=--c`:先将c的值减1,即c的值变成4,然后将c的值4赋值给t2。
- `k=p++/--c`:先计算`p/--c`的值,即3/4的结果为0,然后将0赋值给k。之后再将p的值加1,即p的值变成了4。
- 最后输出p、c、k的值,分别为4、4、0。