乘同余法生成随机数octave

在Octave中，可以使用以下代码使用乘同余法生成随机数：

seed = 12345;  % 设置种子
a = 1664525;
m = 2^32;

% 生成10个随机数
for i = 1:10
    seed = mod(a * seed, m);
    rand_num = seed / m;
    disp(rand_num);
end

其中，`seed`是种子，`a`、`m`是乘同余法中的参数，`mod`是求余数函数，`rand_num`是生成的随机数。运行代码后，可以得到10个随机数。

相关问题

线性同余法生成随机数octave

在Octave中，可以使用以下代码使用线性同余法生成随机数：

seed = 12345;  % 设置种子
a = 1103515245;
c = 12345;
m = 2^31 - 1;

% 生成10个随机数
for i = 1:10
    seed = mod(a * seed + c, m);
    rand_num = seed / m;
    disp(rand_num);
end

其中，`seed`是种子，`a`、`c`、`m`是线性同余法中的参数，`mod`是求余数函数，`rand_num`是生成的随机数。运行代码后，可以得到10个随机数。

python线性同余法生成随机数

线性同余法是一种常用的伪随机数生成算法，它通过以下递推公式生成随机数序列：

X(n+1) = (a * X(n) + c) mod m

其中：
- X 是随机数序列
- a 是乘数
- c 是增量
- m 是模数
- X(0) 是种子值

在Python中，我们可以使用以下代码实现线性同余法生成随机数：

class LinearCongruentialGenerator:
    def __init__(self, seed, a, c, m):
        self.seed = seed
        self.a = a
        self.c = c
        self.m = m

    def next(self):
        self.seed = (self.a * self.seed + self.c) % self.m
        return self.seed

# 使用示例
lgc = LinearCongruentialGenerator(seed=1, a=1664525, c=1013904223, m=2**32)
for _ in range(10):
    print(lgc.next())

这个实现允许我们指定种子值、乘数、增量和模数。每次调用 `next()` 方法时，它会计算下一个随机数并更新种子值。

线性同余法的主要优点是简单、快速，但它也有一些缺点：

1. 周期有限：生成的随机数序列最终会重复。
2. 统计特性不完美：生成的随机数可能存在一定的规律性。
3. 随机性取决于参数选择：不同的参数组合会产生不同质量的随机数。

尽管如此，线性同余法在许多应用中仍然广泛使用，特别是在对随机性要求不是特别高的场合。