Lr=L-l;Lr为正值 L符合均值为11.16，标准差为2.7正态分布概率密度函数； l符合0到100之内的随机分布函数; 求Lr的概率密度函数并从中取随机数的matlab代码

根据题意，可以得到 L 的概率密度函数为：

f(L) = 1/(σ√(2π)) * e^(-(L-μ)²/(2σ²))

其中，μ = 11.16，σ = 2.7。

而 l 的概率密度函数为：

f(l) = 1/100， 0≤l≤100

要求 Lr 的概率密度函数，可以使用卷积公式：

f(Lr) = ∫f(L-l)f(l)dl

化简后得到：

f(Lr) = 1/(100σ√(2π)) * ∫e^(-((L-L1-μ)²+L1²)/(2σ²))dL1

将其代入 MATLAB 中计算，代码如下：

mu = 11.16; % 均值
sigma = 2.7; % 标准差
l = 0:100; % 随机分布函数
f_l = 1/100; % l 的概率密度函数
f_Lr = zeros(1, length(l)); % Lr 的概率密度函数

for i = 1:length(l)
    f_Lr(i) = 1/(100*sigma*sqrt(2*pi)) * integral(@(L1) exp(-((L-L1-mu).^2+L1.^2)/(2*sigma^2)), 0, 100);
end

% 绘制概率密度函数图像
plot(l, f_Lr);
xlabel('Lr');
ylabel('Probability Density');

运行代码后，即可得到 Lr 的概率密度函数图像。可以使用 `rand` 函数从中随机取数。

相关问题

L_rem=L-l，其中，L符合均值为11.16，标准差为2.7的正态分布概率密度函数， l符合0到100范围内的随机分布函数。求解L_rem的概率密度函数的matlab代码

假设L和l是独立的随机变量，其中L符合均值为11.16，标准差为2.7的正态分布概率密度函数，l符合0到100范围内的均匀分布函数。则L_rem=L-l也是一个随机变量，其概率密度函数可以通过卷积计算得到。

以下是MATLAB代码：

% 定义正态分布函数
mu = 11.16;
sigma = 2.7;
L = makedist('Normal', mu, sigma);

% 定义均匀分布函数
a = 0;
b = 100;
l = makedist('Uniform', a, b);

% 计算L_rem的概率密度函数
L_rem = conv(L.pdf, l.pdf, 'full');
x = linspace(-100, 100, length(L_rem));
plot(x, L_rem)
xlabel('L_{rem}')
ylabel('概率密度函数')
title('L_{rem}的概率密度函数')

运行后，就可以得到L_rem的概率密度函数的图像。

L符合均值为11.16，标准差为2.7的正态分布概率密度函数， l符合0到100范围内的随机分布函数。求解（L-l）的概率密度函数的matlab代码

假设L和l之间的关系是独立的，那么（L-l）的概率密度函数可以表示为：

f(x) = ∫(-∞,∞) fL(L)fl(l-x)dL

其中fL(L)是L的概率密度函数，fl(l-x)是l-x的概率密度函数。由于L符合均值为11.16，标准差为2.7的正态分布概率密度函数，可以用normpdf函数来表示：

fL = normpdf(L, 11.16, 2.7)

而l符合0到100范围内的随机分布函数，可以用unifpdf函数来表示：

fl = unifpdf(l, 0, 100)

将这两个函数带入到上面的公式中，可以得到：

syms x;
f = int(normpdf(L, 11.16, 2.7)*unifpdf(l-x, 0, 100), L, -inf, inf);
f = simplify(f)

最终得到的f(x)就是（L-l）的概率密度函数。注意，这里使用了符号计算工具箱的syms函数来定义变量x，以及使用了simplify函数来化简表达式。