每箱货物的重量服从均值为50kg,标准差为3kg的正态分布,卡车的载重量为5000kg,在保

每箱货物的重量服从均值为50kg，标准差为3kg的正态分布。假设每次卡车装满货物，需要装载n箱货物，我们可以通过计算每n箱货物的总重量是否小于等于卡车的载重量来确定是否在保。

首先，我们计算n箱货物的总重量的均值和标准差。由于每箱货物重量相互独立，并服从相同的正态分布，所以n箱货物的总重量也服从正态分布。总重量的均值为n * 50kg，标准差为n * 3kg。

假设卡车的载重量为5000kg，我们希望每次装载的货物总重量在保，即总重量不超过卡车的载重量。因此，我们要求n * 50kg <= 5000kg，即n <= 100。

为了不超载，我们选择合适的n值，使得n * 50kg <= 5000kg成立。由于n为整数，所以最大的n值为100。

综上所述，每次卡车装载n箱货物，其中n<=100，便可以保证卡车的载重量不超过5000kg。

相关问题

pytorch创建两个随机矩阵，要求服从均值为0，标准差0.01为的正态分布

在PyTorch中，你可以使用torch.randn函数创建服从均值为0，标准差为0.01的正态分布的随机矩阵。下面是创建两个随机矩阵的示例代码：

import torch

# 创建一个大小为m x n的随机矩阵
m = 3
n = 4
random_matrix1 = torch.randn(m, n) * 0.01

# 创建另一个大小为p x q的随机矩阵
p = 2
q = 5
random_matrix2 = torch.randn(p, q) * 0.01

在上述代码中，我们使用torch.randn函数生成服从标准正态分布（均值为0，标准差为1）的随机矩阵，然后将其乘以0.01以调整均值和标准差。

注意：这里使用的是torch.randn函数，而不是torch.rand函数，因为前者生成的是服从标准正态分布的随机数，后者生成的是在[0, 1)范围内均匀分布的随机数。

matlab生成5阶随机数矩阵，随机数服从均值为20标准差为2的正态分布

可以使用Matlab中的`randn()`函数生成符合标准正态分布的随机数，再通过线性变换得到符合要求的随机数。具体实现代码如下：

mean_val = 20; % 均值
std_val = 2; % 标准差
n = 5; % 矩阵阶数

% 生成符合标准正态分布的随机数
rand_mat = randn(n);

% 线性变换得到符合要求的随机数
result_mat = mean_val + std_val * rand_mat;

disp(result_mat);

输出结果类似如下：

20.3731   18.5757   20.2904   20.3431   21.0097
21.0552   21.2179   21.9693   19.0279   23.0040
22.1028   16.7662   17.6503   23.1511   19.8741
20.4570   21.7002   21.8363   21.0083   18.0979
18.7235   22.5109   19.6322   25.0625   18.6747