编写程序仿真随机编码的性能（接收比特的平均错误概率、最大错误概率）关于二元对称信道错误概率p、码率R和典型集参数epsilon、n的关系（用若干幅图像曲线描述）

下面是一份Python程序，用于仿真随机编码的性能，包括接收比特的平均错误概率和最大错误概率，关于二元对称信道错误概率p、码率R和典型集参数epsilon、n的关系，同时绘制相关的图像曲线描述。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 信道错误概率p和码率R的范围
p_range = np.linspace(0, 0.5, num=11)
R_range = np.logspace(1, 5, num=5, dtype=int)

# 典型集参数epsilon和n
epsilon = 0.01
n = 10

# 仿真次数
num_simulations = 100

# 平均错误概率和最大错误概率
P_a_avg = np.zeros((len(R_range), len(p_range)))
P_a_max = np.zeros((len(R_range), len(p_range)))
P_b_avg = np.zeros((len(R_range), len(p_range)))
P_b_max = np.zeros((len(R_range), len(p_range)))

for i, R in enumerate(R_range):
    for j, p in enumerate(p_range):
        P_a = np.zeros(num_simulations)
        P_b = np.zeros(num_simulations)
        for k in range(num_simulations):
            # 生成随机序列
            np_random_sequence = np.random.randint(0, 10000, size=R)

            # 接收比特
            data = np.zeros((R, n))
            data[np.where(np.random.rand(R, n) < p)] = 1

            # 进行解码
            decoded = np.zeros((R, n))
            decoded[np.where(np.random.rand(R, n) < p)] = 1

            # 仿真性能
            P_a[k] = np.sum(data != decoded, axis=1).max() / n * 100
            P_b[k] = np.sum(data != decoded, axis=1).max() / R * 100

        # 计算平均错误概率和最大错误概率
        P_a_avg[i, j] = np.mean(P_a)
        P_a_max[i, j] = np.max(P_a)
        P_b_avg[i, j] = np.mean(P_b)
        P_b_max[i, j] = np.max(P_b)

# 绘制图像曲线
fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(12, 8))
axs[0, 0].plot(p_range, P_a_avg.T)
axs[0, 0].set_xlabel('p')
axs[0, 0].set_ylabel('Average Probability of Error')
axs[0, 0].legend(R_range, title='R')

axs[0, 1].plot(p_range, P_a_max.T)
axs[0, 1].set_xlabel('p')
axs[0, 1].set_ylabel('Max Probability of Error')
axs[0, 1].legend(R_range, title='R')

axs[1, 0].plot(R_range, P_b_avg)
axs[1, 0].set_xlabel('R')
axs[1, 0].set_ylabel('Average Probability of Error')
axs[1, 0].legend(p_range, title='p')

axs[1, 1].plot(R_range, P_b_max)
axs[1, 1].set_xlabel('R')
axs[1, 1].set_ylabel('Max Probability of Error')
axs[1, 1].legend(p_range, title='p')

plt.suptitle(f'Random 编码 (epsilon={epsilon}, n={n})')
plt.show()

这份程序会输出4张图像曲线，其中：

1. 第一张图像曲线表示随机编码的平均错误概率关于二元对称信道错误概率p的变化，其中每条曲线对应一种码率R。
2. 第二张图像曲线表示随机编码的最大错误概率关于二元对称信道错误概率p的变化，其中每条曲线对应一种码率R。
3. 第三张图像曲线表示随机编码的平均错误概率关于码率R的变化，其中每条曲线对应一种二元对称信道错误概率p。
4. 第四张图像曲线表示随机编码的最大错误概率关于码率R的变化，其中每条曲线对应一种二元对称信道错误概率p。

你可以根据实际需要修改程序中的参数，例如，修改信道错误概率p_range和码率R_range的范围，或者修改典型集参数epsilon和n的值。