python实现截断指数分布随机数生成算法

根据提供的引用，截断指数分布随机数生成算法可以通过以下步骤实现：

1. 导入random模块，使用random.expovariate(lambd)函数生成指数分布随机数。
2. 根据截断范围，使用while循环不断生成随机数，直到生成的随机数在指定范围内。
3. 返回生成的随机数。

下面是Python实现截断指数分布随机数生成算法的代码示例：

import random

def truncated_exponential(lambd, lower, upper):
    while True:
        x = random.expovariate(lambd)
        if lower <= x <= upper:
            return x

其中，lambd为指数分布的参数，lower和upper为截断范围。

相关问题

有一个n面的骰子，每一面分别为1~n，不断投掷骰子，直到骰子上的数累加超过50停止，问这累加和的平均值是多少（数学期望） 输入一个整数，即骰子的面数 输出一个小数，保留1位小数， 按题意的这累加和的平均值是多少 样例输入 10 样例输出 54.0 用python生成

这是一个概率和期望的问题。对于一个n面骰子，每次投掷的结果是1到n的一个随机数。设累加和为X，我们要求的是当X超过50的概率分布的均值。

我们可以考虑从1开始连续投掷，直到累计和超过50的情况。这个过程可以用几何分布模型化，因为每投掷一次，累积和会增加1，除非刚好达到50或更高，此时游戏结束。所以，成功的概率就是1减去当前累积和等于50的概率。

假设骰子面数为n，第一次投掷后累积和为1，接着是1/n的概率超过50；第二次投掷后的累积和为2，需要再加1才可能超过50，概率为(50-n)/n；依此类推，第k次投掷后的累积和为k，需要k+1-n才能超过50，概率为(60-k)/(n*(n-1))，因为已经排除了累积和为50的情况。

因此，期望值E(X)可以计算为：

E(X) = Σ [i * P(i)] for i = 1 to infinity
= ∑ [(i*(60-i)/(n*(n-1))) for i=1 to 50]

Python代码实现该求解过程可能会涉及到循环和浮点精度问题，下面是一个简单的伪代码描述：

def expected_sum(n):
    total = 0
    for i in range(1, 51):
        probability = (i * (60 - i)) / (n * (n - 1))
        total += i * probability
    return round(total, 1)

# 示例
expected_sum(10)

请注意，实际编写此函数时，由于概率随着i增加而递减，并且随着n增大，高次数的项贡献较小，你可以考虑使用数值积分或直接截断算法（如只计算前几十次）来提高效率。