分布模擬montercarlo蒙特卡洛標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布泊松分布_第1頁
分布模擬montercarlo蒙特卡洛標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布泊松分布_第2頁
分布模擬montercarlo蒙特卡洛標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布泊松分布_第3頁
分布模擬montercarlo蒙特卡洛標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布泊松分布_第4頁
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文檔簡介

1、老師，我模擬用的是matlab，使用了兩種不同的蒙特卡洛方法模擬了標(biāo)準(zhǔn)正太分布，用了不同的第三種蒙特卡洛方法模擬了泊松分布（期望為10),以下是模擬的圖。 同時(shí)認(rèn)為暗電流服從泊松分布（取期望為4），模擬了一下。 以下是模擬圖：第一種 方法的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布：第二種方法：泊松分布（期望10）暗電流取 期望為4正太分布的兩種數(shù)據(jù)產(chǎn)生方法：方法一：j=1; k=1;for i=1:200 a=rand; b=rand; w=(2*a-1)2+(2*b-1)2; if(w1) z=(-2*log(w)/w)(1/2); x(j)=a*z; y(k)=b*z; j=j+1; k=k+1; endEnd其中產(chǎn)

2、生的x，y向量存的就是符合正太分布。方法二： j=1;for i=1:2000 a=rand; L=(2*exp(1)/pi; b=-log(a); c=rand; if(b-1)2=-2*log(c) norm1(j)=b; j=j+1; endEndNorm1中存的就是符合正態(tài)分布的。泊松分布：j=1; a=0;b=25; max=0.3;mean=10;r2=randint(1,20000,a b);for i=1:20000 r1=rand; r3=rand; if (r3=max* meanr2(i)*exp(-mean)/factorial(r2(i); po_data(j)=r2(i); j=j

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