【Python】蒙特卡洛模拟 | PRNG 伪随机数发生器 | 马特赛特旋转算法 | LCG 线性同余算法 | Python Random 模块

10月前作者：柠檬叶子C 分类：Toy博客阅读(47) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【Python】蒙特卡洛模拟 | PRNG 伪随机数发生器 | 马特赛特旋转算法 | LCG 线性同余算法 | Python Random 模块。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

【Python】蒙特卡洛模拟 | PRNG 伪随机数发生器 | 马特赛特旋转算法 | LCG 线性同余算法 | Python Random 模块 猛戳订阅！ 👉 《一起玩蛇》🐍

【Python】蒙特卡洛模拟 | PRNG 伪随机数发生器 | 马特赛特旋转算法 | LCG 线性同余算法 | Python Random 模块

💭 写在前面：本篇博客将介绍经典的伪随机数生成算法，我们将重点讲解 LCG(线性同余发生器) 算法与马特赛特旋转算法，在此基础上顺带介绍 Python 的 random 模块。本篇博客还带有练习，无聊到喷水的练习，咳咳…… 学完前面的内容你就会了解到 Python 的 Random 模块的随机数生成的实现，是基于马特赛特旋转算法的，比如 random_uniform 函数。而本篇博客提供的练习会让你实现一个基于 LCG 算法的random_uniform，个人认为还是比较有意思的。练习题的环境为 Google Colaboratory（K80 GPU）Jupyter Notebook：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-444860.html

到了这里，关于【Python】蒙特卡洛模拟 | PRNG 伪随机数发生器 | 马特赛特旋转算法 | LCG 线性同余算法 | Python Random 模块的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

分享到：

领支付宝红包赞助服务器费用

基于蒙特卡洛模拟的家用电动汽车充电负荷预测(MATLAB实现)

采用蒙特卡洛模拟法，对家用电动汽车充电负荷进行预测，电动汽车分为快、中、慢三种充电功率，且分为一天一充、一天两充、一天三充三种类型。全部MATLAB代码在下方给出，可以直接运行。运行结果：

2024年01月21日
浏览(60)
数据生成 | MATLAB实现MCMC马尔科夫蒙特卡洛模拟的数据生成

生成效果基本描述 1.MATLAB实现MCMC马尔科夫蒙特卡洛模拟的数据生成； 2.马尔科夫链蒙特卡洛方法(Markov Chain Monte Carlo)，简称MCMC，MCMC算法的核心思想是我们已知一个概率密度函数，需要从这个概率分布中采样，来分析这个分布的一些统计特性。模型描述马尔科夫蒙特卡洛模

2024年02月11日
浏览(44)
【Python数学建模常用算法代码——蒙特卡洛模型】

蒙特卡洛方法的理论支撑其实是概率论或统计学中的大数定律。基本原理简单描述是先大量模拟，然后计算一个事件发生的次数，再通过这个发生次数除以总模拟次数，得到想要的结果。下面我们以三个经典的小实验来学习下蒙特卡洛算法思想。实验原理在正方形内部有一

2024年02月02日
浏览(52)
Python学习28：计算圆周率——蒙特卡洛法

描述 ‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬ 蒙特卡洛（M

2024年02月08日
浏览(50)
蒙特卡洛算法

定义：蒙特卡洛算法是以概率和统计的理论、方法为基础的一种数值计算方法，将所求解的问题同一定的概率模型相联系，用计算机实现统计模拟或抽样，以获得问题的近似解，故又称随机抽样法或统计实验法。适用范围：可以较好的解决多重积分计算、微分方程求解、积

2024年02月11日
浏览(66)
蒙特卡洛算法详解

蒙特卡洛算法是20世纪十大最伟大的算法之一，阿法狗就采用了蒙特卡洛算法。蒙特卡洛方法也称为计算机随机模拟方法，它源于世界著名的赌城——摩纳哥的Monte Carlo(蒙特卡洛)。它是基于对大量事件的统计结果来实现一些确定性问题的计算。其实质就是将问题转化为一个

2024年02月02日
浏览(48)
强化学习：蒙特卡洛方法(MC)

以抛硬币为例，将结果(正面朝上或反面朝上)表示为作为随机变量 X X X ，如果正面朝上则 X = + 1 X=+1 X = + 1 ，如果反面朝上，则 X = − 1 X=-1 X = − 1 ，现在要计算 E [ X ] E[X] E [ X ] 。我们通常很容易想到直接用定义来计算，因为我们知道正面朝上和反面朝上的概率都是

2024年02月08日
浏览(48)
蒙特卡洛树搜索（MCTS）详解

蒙特卡洛树搜索是一种经典的树搜索算法，名镇一时的 AlphaGo 的技术背景就是结合蒙特卡洛树搜索和深度策略价值网络，因此击败了当时的围棋世界冠军。它对于求解这种大规模搜索空间的博弈问题极其有效，因为它的核心思想是把资源放在更值得搜索的分枝上，即算力集

2024年01月18日
浏览(58)
蒙特卡洛方法的数学基础-1

蒙特卡洛方法的数学基础-1 Bayes 公式常用分布 Binominal Distribution Poisson Distribution Gaussian Distribution Exponential Distribution Uniform Distribution 大数定理均匀概率分布随机地取 N 个数 x i ，函数值之和的算术平均收敛于函数的期望值算术平均收敛于真值中心极限定理 n个相互独立分布

2024年02月07日
浏览(55)
【机器学习】强化学习（三）蒙特卡洛算法

策略迭代算法和价值迭代算法为什么可以得到理论上的最优解，在实际问题中使用价值有限？无模型算法三、蒙特卡洛算法蒙特卡洛(Monte Carlo)方法是一种基于样本的强化学习算法，它通过执行和学习代理（也就是我们编程的AI）环境交互的样本路径来学习。它不需要初始知

2024年01月19日
浏览(57)