採用隨機方法計算值是什麼

Ⅰ c++隨機投點演算法計算π值

這寫的直接就能用。。。

#include <iostream>
#include <time.h>

using namespace std;

const unsigned long maxshort=65536L;
const unsigned long multiplier=1194211693L;
const unsigned long adder=12345L;
class RandomNumber
{
private:
//當前種子
unsigned long randseed;
public:
//構造函數，預設值0表示由系統自動產生種子
RandomNumber(unsigned long s=0);
//產生0-n-1之間的隨機整數
unsigned short Random(unsigned long n);
//產生[0，1)之間的隨機實數
double fRandom(void);
};
RandomNumber::RandomNumber(unsigned long s)
{
if(s==0)
randseed=time(0);
else
randseed=s;
}
unsigned short RandomNumber::Random(unsigned long n)
{
randseed=multiplier*randseed+adder;
return (unsigned short)((randseed>>16)%n);
}
double RandomNumber::fRandom(void)
{
return Random(maxshort)/double(maxshort);
}

double Darts(int n)
{
static RandomNumber dart;
int k=0;
for(int i=1;i<=n;i++){
double x=dart.fRandom();
double y=dart.fRandom();
if((x*x+y*y)<1)
k++;
}
return 4*k/double(n);
}

int main()
{
cout << "PI = " << Darts(1000000) << endl; //1000000是測試的次數，越大越准

return 0;
}

Ⅱ 隨機抽樣法怎麼算的

隨機抽樣法就是調查對象總體中每個部分都有同等被抽中的可能，是一種完全依照機會均等的原則進行的抽樣調查，被稱為是一種「等概率」。隨機抽樣有四種基本形式，即簡單隨機抽樣、等距抽樣、類型抽樣和整群抽樣。

簡單隨機抽樣。簡單隨機抽樣又稱為純隨機抽樣，是事前對總體數量不做任何分組排列，完全憑偶然的機遇從中抽取樣本加以調查的方法。簡單隨機抽樣一般可採用抽簽法、搖碼或查隨機數表等方法抽取樣本。採用這種抽樣方式比較適合於總體單位之間差異較小的狀況。實施步驟：（1）、取得總體單位名錄，即所有被調查對象；（2）、為總體單位編號；（3）、利用抽簽法、隨機號碼表等抽取樣本。

等距抽樣。等距抽樣亦稱機械抽樣或系統抽樣。這種抽樣方法要求先將總體各個單位按照空間、時間或某些與調查無關的標志排列起來，然後等間隔地依次抽取樣本單位。抽樣間隔則等於總體單位數除去樣本數所得的商。這種抽樣方法在用於被調查的總體數量較多時，更為方便。實施步驟：（1）、取得總體抽樣框架；（2）、為總體單位排隊編號；（3）、計算抽樣距離間隔；（4）、在抽樣距離間隔數中，隨機抽取一個樣本單位；（5）、按照間隔數依次抽取其它樣本單位。

分層抽樣。分層抽樣亦稱分類抽樣或類型抽樣。適用於總體量大、差異程度較大的情況。先將總體單位按其差異程度或某一特徵分類、分層，然後在各類或每層中再隨機抽取樣本單位。分層抽樣實際上是科學分組、或分類與隨機原則的結合。分層抽樣有等比抽樣和不等比抽樣之分，當總數各類差別過大時，可採用不等比抽樣。除了分層或分類外，其組織方式與簡單隨機抽樣和等距抽樣相同。

整體抽樣。整體抽樣即按照某一標准將總體單位分成「群」或「組」，從中抽選「群」或「組」，然後把被抽出的「群」或「組」所包含的個體合在一起作為樣本，被抽出的「群」或「組」的所有單位都是樣本單位，最後利用所抽「群」或「組」的調查結果推斷總體。抽取「群」或「組」可以採用隨機方式或分類方式，也可以採用等距方式來確定；而「群」或「組」內的調查則採用普查的方式進行。整體抽樣又可分為一段抽樣和分段抽樣兩種類型。

Ⅲ 電腦隨機數產生的計算具體方法

實現的方法和詳細的操作步驟如下：

1、第一步，為main函數指定一個函數，如下圖所示，然後進入下一步。

Ⅳ 什麼是偽隨機數與真隨機數

首先需要聲明的是，計算機不會產生絕對隨機的隨機數，計算機只能產生「偽隨機數」。其實絕對隨機的隨機數只是一種理想的隨機數，即使計算機怎樣發展，它也不會產生一串絕對隨機的隨機數。計算機只能生成相對的隨機數，即偽隨機數。

偽隨機數並不是假隨機數，這里的「偽」是有規律的意思，就是計算機產生的偽隨機數既是隨機的又是有規律的。怎樣理解呢？產生的偽隨機數有時遵守一定的規律，有時不遵守任何規律；偽隨機數有一部分遵守一定的規律；另一部分不遵守任何規律。比如「世上沒有兩片形狀完全相同的樹葉」，這正是點到了事物的特性，即隨機性，但是每種樹的葉子都有近似的形狀，這正是事物的共性，即規律性。從這個角度講，你大概就會接受這樣的事實了：計算機只能產生偽隨機數而不能產生絕對隨機的隨機數。

那麼計算機中隨機數是怎樣產生的呢？有人可能會說，隨機數是由「隨機種子」產生的。沒錯，隨機種子是用來產生隨機數的一個數，在計算機中，這樣的一個「隨機種子」是一個無符號整形數。那麼隨機種子是從哪裡獲得的呢？

下面看這樣一個C程序：

//rand01.c
#include<dos.h>

static unsigned int RAND_SEED;

unsigned int random(void)
{
RAND_SEED=(RAND_SEED*123+59)%65536;
return(RAND_SEED);
}

void random_start(void)
{
int temp[2];
movedata(0x0040,0x006c,FP_SEG(temp),FP_OFF(temp),4);
RAND_SEED=temp[0];
}

main()
{
unsigned int i,n;
random_start();
for(i=0;i<10;i++)
printf("%u\t",random());
printf("\n");
}

這個程序（rand01.c）完整地闡述了隨機數產生的過程：
首先，主程序調用random_start()方法，random_start()方法中的這一句我很感興趣：

movedata(0x0040,0x006c,FP_SEG(temp),FP_OFF(temp),4);

這個函數用來移動內存數據，其中FP_SEG（far pointer to segment）是取temp數組段地址的函數，FP_OFF（far pointer to offset）是取temp數組相對地址的函數，movedata函數的作用是把位於0040:006CH存儲單元中的雙字放到數組temp的聲明的兩個存儲單元中。這樣可以通過temp數組把0040:006CH處的一個16位的數送給RAND_SEED。

random用來根據隨機種子RAND_SEED的值計算得出隨機數，其中這一句：

RAND_SEED=(RAND_SEED*123+59)%65536;

是用來計算隨機數的方法，隨機數的計算方法在不同的計算機中是不同的，即使在相同的計算機中安裝的不同的操作系統中也是不同的。我在linux和windows下分別試過，相同的隨機種子在這兩種操作系統中生成的隨機數是不同的，這說明它們的計算方法不同。

現在，我們明白隨機種子是從哪兒獲得的，而且知道隨機數是怎樣通過隨機種子計算出來的了。那麼，隨機種子為什麼要在內存的0040:006CH處取？0040:006CH處存放的是什麼？

學過《計算機組成原理與介面技術》這門課的人可能會記得在編制ROM BIOS時鍾中斷服務程序時會用到Intel 8253定時/計數器，它與Intel 8259中斷晶元的通信使得中斷服務程序得以運轉，主板每秒產生的18.2次中斷正是處理器根據定時/記數器值控制中斷晶元產生的。在我們計算機的主機板上都會有這樣一個定時/記數器用來計算當前系統時間，每過一個時鍾信號周期都會使記數器加一，而這個記數器的值存放在哪兒呢？沒錯，就在內存的0040:006CH處，其實這一段內存空間是這樣定義的：

TIMER_LOW DW ? ；地址為 0040:006CH
TIMER_HIGH DW ? ；地址為 0040:006EH
TIMER_OFT DB ? ；地址為 0040:0070H

時鍾中斷服務程序中，每當TIMER_LOW轉滿時，此時，記數器也會轉滿，記數器的值歸零，即TIMER_LOW處的16位二進制歸零，而TIMER_HIGH加一。rand01.c中的

movedata(0x0040,0x006c,FP_SEG(temp),FP_OFF(temp),4);

正是把TIMER_LOW和TIMER_HIGH兩個16位二進制數放進temp數組，再送往RAND_SEED，從而獲得了「隨機種子」。

現在，可以確定的一點是，隨機種子來自系統時鍾，確切地說，是來自計算機主板上的定時/計數器在內存中的記數值。這樣，我們總結一下前面的分析，並討論一下這些結論在程序中的應用：

1.隨機數是由隨機種子根據一定的計算方法計算出來的數值。所以，只要計算方法一定，隨機種子一定，那麼產生的隨機數就不會變。

看下面這個C++程序：

//rand02.cpp
#include <iostream>
#include <ctime>
using namespace std;

int main()
{
unsigned int seed=5;
srand(seed);
unsigned int r=rand();
cout<<r<<endl;
}

在相同的平台環境下，編譯生成exe後，每次運行它，顯示的隨機數都是一樣的。這是因為在相同的編譯平台環境下，由隨機種子生成隨機數的計算方法都是一樣的，再加上隨機種子一樣，所以產生的隨機數就是一樣的。

2.只要用戶或第三方不設置隨機種子，那麼在默認情況下隨機種子來自系統時鍾（即定時/計數器的值）

看下面這個C++程序：

//rand03.cpp
#include <iostream>
#include <ctime>
using namespace std;

int main()
{
srand((unsigned)time(NULL));
unsigned int r=rand();
cout<<r<<endl;
return 0;
}

這里用戶和其他程序沒有設定隨機種子，則使用系統定時/計數器的值做為隨機種子，所以，在相同的平台環境下，編譯生成exe後，每次運行它，顯示的隨機數會是偽隨機數，即每次運行顯示的結果會有不同。

3.建議：如果想在一個程序中生成隨機數序列，需要至多在生成隨機數之前設置一次隨機種子。

看下面這個用來生成一個隨機字元串的C++程序：

//rand04.cpp
#include<iostream>
#include<time.h>
using namespace std;
int main()
{
int rNum,m=20;
char *ch=new char[m];

for ( int i = 0; i<m; i++ ){
//大家看到了，隨機種子會隨著for循環在程序中設置多次
srand((unsigned)time(NULL));
rNum=1+(int)((rand()/(double)RAND_MAX)*36); //求隨機值
switch (rNum){
case 1: ch[i]='a';
break ;
case 2: ch[i]='b';
break ;
case 3: ch[i]='c';
break ;
case 4: ch[i]='d';
break ;
case 5: ch[i]='e';
break ;
case 6: ch[i]='f';
break ;
case 7: ch[i]='g';
break ;
case 8: ch[i]='h';
break ;
case 9: ch[i]='i';
break ;
case 10: ch[i]='j';
break ;
case 11: ch[i]='k';
break ;
case 12: ch[i]='l';
break ;
case 13: ch[i]='m';
break ;
case 14: ch[i]='n';
break ;
case 15: ch[i]='o';
break ;
case 16: ch[i]='p';
break ;
case 17: ch[i]='q';
break ;
case 18: ch[i]='r';
break ;
case 19: ch[i]='s';
break ;
case 20: ch[i]='t';
break ;
case 21: ch[i]='u';
break ;
case 22: ch[i]='v';
break ;
case 23: ch[i]='w';
break ;
case 24: ch[i]='x';
break ;
case 25: ch[i]='y';
break ;
case 26: ch[i]='z';
break ;
case 27:ch[i]='0';
break;
case 28:ch[i]='1';
break;
case 29:ch[i]='2';
break;
case 30:ch[i]='3';
break;
case 31:ch[i]='4';
break;
case 32:ch[i]='5';
break;
case 33:ch[i]='6';
break;
case 34:ch[i]='7';
break;
case 35:ch[i]='8';
break;
case 36:ch[i]='9';
break;
}//end of switch
cout<<ch[i];
}//end of for loop

cout<<endl;
return 0;
}

而運行結果顯示的隨機字元串的每一個字元都是一樣的，也就是說生成的字元序列不隨機，所以我們需要把srand((unsigned)time(NULL)); 從for循環中移出放在for語句前面，這樣可以生成隨機的字元序列，而且每次運行生成的字元序列會不同（呵呵，也有可能相同，不過出現這種情況的幾率太小了）。
如果你把srand((unsigned)time(NULL));改成srand(2);這樣雖然在一次運行中產生的字元序列是隨機的，但是每次運行時產生的隨機字元序列串是相同的。把srand這一句從程序中去掉也是這樣。

此外，你可能會遇到這種情況，在使用timer控制項編製程序的時候會發現用相同的時間間隔生成的一組隨機數會顯得有規律，而由用戶按鍵command事件產生的一組隨機數卻顯得比較隨機，為什麼？根據我們上面的分析，你可以很快想出答案。這是因為timer是由計算機時鍾記數器精確控制時間間隔的控制項，時間間隔相同，記數器前後的值之差相同，這樣時鍾取值就是呈線性規律的，所以隨機種子是呈線性規律的，生成的隨機數也是有規律的。而用戶按鍵事件產生隨機數確實更呈現隨機性，因為事件是由人按鍵引起的，而人不能保證嚴格的按鍵時間間隔，即使嚴格地去做，也不可能完全精確做到，只要時間間隔相差一微秒，記數器前後的值之差就不相同了，隨機種子的變化就失去了線性規律，那麼生成的隨機數就更沒有規律了，所以這樣生成的一組隨機數更隨機。這讓我想到了各種晚會的抽獎程序，如果用人來按鍵產生幸運觀眾的話，那就會很好的實現隨機性原則，結果就會更公正。

最後，我總結兩個要點：
1.計算機的偽隨機數是由隨機種子根據一定的計算方法計算出來的數值。所以，只要計算方法一定，隨機種子一定，那麼產生的隨機數就是固定的。
2.只要用戶或第三方不設置隨機種子，那麼在默認情況下隨機種子來自系統時鍾。

Ⅳ 隨機指數的原始計算方法

隨機指數可以選擇任何一種日數作為計算基礎，例如五日KD線公式為：
K值=100×[(C－L5)/(H5-L5)]
D值=100×(H3/L3)
公式中：C為最後一日收市價：L5為最後五日內最低價
H5為最後五日內最高價；H3為最後三個(C－L5)數的總和
L3為最後三個(H5－L5)數的總和。
計算出來的都是一個0───100的數目，而得到的數都劃在圖上，通常K線是用實線代表，而D線就用虛線代表。
以上為原始計算方法，亦有改良的公式。將舊的K線取消，D線變為K線；三日平均線代替D線。

Ⅵ 隨機數的計算公式是什麼

為追求真正的隨機序列，人們曾採用很多種原始的物理方法用於生成一定范圍內滿足精度（位數）的均勻分布序列，其缺點在於：速度慢、效率低、需佔用大量存儲空間且不可重現等。為滿足計算機模擬研究的需求，人們轉而研究用演算法生成模擬各種概率分布的偽隨機序列。偽隨機數是指用數學遞推公式所產生的隨機數。從實用的角度看，獲取這種數的最簡單和最自然的方法是利用計算機語言的函數庫提供的隨機數發生器。典型情況下，它會輸出一個均勻分布在0和1區間內的偽隨機變數的值。其中應用的最為廣泛、研究最徹底的一個演算法即線性同餘法。
線性同餘法LCG（Linear Congruence Generator）
選取足夠大的正整數M和任意自然數n0，a，b，由遞推公式：
ni+1=（af（ni）+b）mod M i=0，1，…，M-1
生成的數值序列稱為是同餘序列。當函數f（n）為線性函數時，即得到線性同餘序列：
ni+1=（a*ni+b）mod M i=0，1，…，M-1
以下是線性同餘法生成偽隨機數的偽代碼：
Random（n，m，seed，a，b）
{
r0 = seed；
for （i = 1；i<=n；i++）
ri = （a*ri-1 + b） mod m
}
其中種子參數seed可以任意選擇，常常將它設為計算機當前的日期或者時間；m是一個較大數，可以把它取為2w，w是計算機的字長；a可以是0.01w和0.99w之間的任何整數。
應用遞推公式產生均勻分布隨機數時，式中參數n0，a，b，M的選取十分重要。
例如，選取M=10，a=b =n0=7，生成的隨機序列為{6，9，0，7，6，9，……}，周期為4。
取M=16，a=5，b =3，n0=7，生成的隨機序列為{6，1，8，11，10，5，12，15，14，9，0，3，2，13，4，7，6，1……}，周期為16。
取M=8，a=5，b =1，n0=1，生成的隨機序列為{6，7，4，5，2，3，0，1，6，7……}，周期為8。