作为蒙特卡罗模拟的一部分，我必须掷一组骰子，直到某些值出现一定次数。我执行此操作的代码调用了一个骰子类，该类生成1到6之间的随机数，并返回它。最初代码看起来像publicvoidroll(){value=(int)(Math.random()*6)+1;}而且速度不是很快。通过交换Math.random()为ThreadLocalRandom.current().nextInt(1,7);它用原来大约60%的时间运行了一个部分，调用了大约2.5亿次。作为完整模拟的一部分，它至少会调用此方法数十亿次，那么有没有更快的方法来做到这一点？ 最佳答案
我有一些matlab代码需要在时间上均匀分布的时间序列数据来产生答案。读取数据文件的驱动程序matlab代码也运行interp1。(x,y,xi,'cubic')读取文件后的数据，因为数据在时间上不是均匀分布的。现在我必须将此过程移植到Java以添加到某些生产过程中。matlab版本对大量数据文件不敏感，不能用于生产。我的实际问题是，在将数据读入进程时，我在哪里可以找到已经实现了interp1'cubic'方法的Java库？根据MATLAB文档，'cubic'与piecewisecubichermiteinterpolatingpolynomial相同(pchip)插值。“样条曲线
nter先直接上C#软件效果图1、二维数据最小支持2*2，2、渲染时间60ms左右，速度快，3、纯粹的C#代码编写，不含第三方dll或者控件4、支持ColorBar显示，强度值颜色坐标显示5、整图保存为单个图片6、渲染效果良好，颜色均匀分布，不存在等高线，交叉点7、采样全新数据插值算法CSDN软件0积分下载链接：https://download.csdn.net/download/wanghuannihao1992/86656759下面看几组其他软件做出来的效果(一般做简单的二维线性插值)：matlab效果Labview效果网格图下面为Matlab官网关于二维线性插值的一些资料(可忽略，本人不
我想在*100平面上生成均匀分布的圆/点/节点。为此，我在java中使用Random()方法。具体来说，我是通过以下方式进行的:Randomr1=newRandom();for(inti=0;i但问题是，当我一遍又一遍地运行代码时，节点在平面上的间隔并不均匀，即存在集中的簇和一些未占用的空间block。任何想法，建议将不胜感激。下图显示了带有簇和空白的典型输出。圈子的数量只是圈子的ID。 最佳答案 如果你想让你的随机分布看起来更“均匀”，也就是说你想要更均匀地覆盖空间，你不能使用完全均匀的分布，因为它会包含“间隙”，正如@Adam指
这个问题在这里已经有了答案:Randomfloatnumbergeneration(14个答案)关闭8年前。我想在(0,2)之间生成随机数。我正在使用以下代码:doublefRand(doublefMin,doublefMax){doublef=(double)rand()/RAND_MAX;returnfMin+f*(fMax-fMin);}和设置:fMin=0;fMax=2;但我没有得到均匀分布的数字。我在循环中调用这个函数。它生成随机数，但几乎所有的数字都只落在两个区域，分布不均。如何确保数字均匀分布？
我正在使用OpenCVC++在视频/实时流/图像中执行特征检测。视频不同部分的光照条件不同，导致在将RGB图像转换为二值图像时某些部分被忽略。视频特定部分的照明条件也会随着视频的播放而变化。我尝试了“直方图均衡”功能，但没有帮助。我在以下链接中获得了MATLAB中的有效解决方案:http://in.mathworks.com/help/images/examples/correcting-nonuniform-illumination.html但是，上述链接中使用的大部分函数在OpenCV中不可用。您能否建议在OpenCVC++中替代此MATLAB代码？ 最
例如:for(...){...std::uniform_real_distribution(min,max)(rng)...}在我看来，直觉上构造函数除了存储这两个值外不需要做太多事情，并且uniform_*_distribution实例中不应该有任何状态。我自己还没有对它进行分析(我还没有处于项目的那个阶段)，但我觉得这个问题属于那里:)我知道这对于某些分布类型来说不是一个好主意-例如，std::normal_distribution可能会成对生成它的数字，而第二个数字每次都会被浪费。我觉得我所拥有的比仅仅访问rng()并自己进行数学计算更具可读性，但如果有任何其他方法可以更直接地编
我在很多地方都使用了C++随机数实用程序库。它可能不是很舒服(例如，没有用于任意分布的基类)，但是-我已经学会了接受它。现在我碰巧需要从枚举类型中统一采样值。我知道，SO上已经有一个问题:generatingrandomenums但是，那个:假设所有枚举值都是连续的，即它不适用于enumColor{Red=1,Green=2,Blue=4}我们希望以1/3的概率对这三个值中的每一个进行采样。不提供std::uniform_distribution的功能，即它不适用于您传递给它的随机引擎等等。显然我不能使用std::uniform_int_distribution，如果仅出于上述原因1。
假设我有一个bucket的未排序列表秒。(每个桶都有一个size属性。)假设我有一个数量Q我必须尽可能均匀地分布在桶列表中(即最小化最大值)。如果桶排序的大小越来越大，那么解决方案就很明显了:完全填满每个桶，比如buckets[i],直到Q/(buckets.length-i)size,然后用相同数量的Q/(buckets.length-i)填充剩余的桶，如图:如果桶未排序，解决此问题的最有效方法是什么？我只能想到这样迭代(伪代码):whileQ>0foriin0..buckets.length-1q=Q/(buckets.length-i)ifq>buckets[i]->sizeq=
我有一个循环。在循环内部，在每次迭代中，我需要从U[0,1]中提取一个数字。如何使用openmp，并且保证随机数生成过程不被污染？有人建议我需要一个线程安全的随机数生成器，这可能是也可能不是我的问题的解决方案。我的问题与另一个问题非常相关，但我想从连续统U[0,1]中得出一些细微差别。另外，我不知道如何通过线程播种生成器，有人可以写一行代码吗？ 最佳答案 基于已经mentionedsolution，这里有一个适合您特定需求的版本:doubledoubleRand(doublemin,doublemax){thread_localst
