用SPSS或excel产生随机数
一、用SPSS17.0产生随机数
1.建立随机数变量random，并在数据编辑器的第10个单元格出输入任意数值，
以激活10个数据格。
2.转换→计算变量，打开“计算变量”对话框，将“random”写入“目标变量”，
在“函数组”中选择“随机数字”，在“函数和特殊变量”中选择适合的函数，如“Rv.Uniform”函数，并写入参数值（1，100），点击确定。
3. 在随即弹出的对话框中确定更换现有的变量。
4.产生10个1-100的随机数。
二．使用Excel产生随机数（1-1001）
打开excel取任一列，如B列，选择B1，定义为=RAND()*1000+1，然后选住B1向下拉，即可产生一列随机数。如要产生整数随机数，如A列，只需将A1定义为=INT(RAND()*1000+1)，然后选住A1向下拉，即可产生一列整数随机数。
注意，excel产生的随机数会不停变化，不能保持固定。SPSS产生的随机数固定且不变。
EXCEL中的随机函数
在EXCEL中设一个公式：=INT(RAND()(33-1)+1), 浏览次数：26次悬赏分：0 |解决时间：2011-7-15 23:48 |提问者：592379518 最佳答案 公式错误,乘号不能省. =INT(RAND()*(33-1)+1) 意思为:产生1~32的随机数,若要产生1~33的随机数,公式可改成: =1+ROUND(RAND()*(33-1),) 或者 =1+INT(RAND()*33) 用Excel随即函数=INT(33*RAND()+1)产生了随机函数，但是怎么让它一直固定某个数字不改变呢？ 浏览次数：308次悬赏分：0 |解决时间：2011-4-20 17:35 |提问者：炒牛奶 比如我在A1输入：=INT(33*RAND()+1) 然后A1显示了一个随机数字，比如9 但是如果我在A2里面也输入：=INT(33*RAND()+1) 然后A2里面也出现了一个随机数字24，但是同时A1里面的随机数字再次随机了一下，变了 怎么样让A1第一次随机显示出9后，永远就是9，无论我后面在其他单元格再次输入随机函数，A1还是显示9不变 最佳答案 这个很简单呀,点菜单中的“工具”.点“选项”,点“重新计算”,“手动重算”那里打勾,确认就可以了.
要用EXCEL中的随机函数rand函数返回1－33之间的6个整数,该如何编程？如果在SPSS的环境里呢? 浏览次数：809次悬赏分：0 |解决时间：2010-5-15 06:45 |提问者：ibeauty_ftes 最佳答案 =INT(RAND()*(33-1+1)) 向下拖六行 要用EXCEL中的随机函数rand函数返回0－36之间的随机数，该如何做？试编辑一个公式达到该目的 浏览次数：1675次悬赏分：5 |解决时间：2007-9-3 14:30 |提问者：monkey2004574 最佳答案 =RAND()*36 EXCEL随机函数RAND() 浏览次数：1635次悬赏分：10 |解决时间：2008-3-30 11:16 |提问者：lizhidan1120 我想在0、5、10 中间随机生成一个数可以么？ 该怎么做！！望高人指点！！谢谢！！！！ 最佳答案 =IF(RAND()>0.3,IF(RAND()>0.6,10,5),0) 其他回答共1条十三级 =INT(RAND()*3)*5 已向网友提问等？
EXCEL随机数据生成方法
求教:我的电子表格中rand()函数的取值范围是-1到1,如何改回1到0 回答：有两种修改办法： 是[1－rand()]/2， 或[1＋rand()]/2。 效果是一样的，都可生成0到1之间的随机数 电子表格中RAND()函数的取值范围是0到1，公式如下： =RAND() 如果取值范围是1到2，公式如下： =RAND()*(2-1)+1 RAND( ) 注解： 若要生成a 与b 之间的随机实数： =RAND()*(b-a)+a 如果要使用函数RAND 生成一随机数，并且使之不随单元格计算而改变，可以在编辑栏中输入“=RAND()”，保持编辑状态，然后按F9，将公式永久性地改为随机数。 示例 RAND() 介于0 到1 之间的一个随机数（变量） =RAND()*100 大于等于0 但小于100 的一个随机数（变量） excel产生60-70随机数公式 =RAND()*10+60 要取整可以用=int(RAND()*10+60) 我想用excel在B1单元个里创建一个50-80的随机数且这个随机数要大于A1单元个里的数值，请教大家如何编写公式！ 整数：=ROUND(RAND()*(80-MAX(50,A1+1))+MAX(50,A1+1),0) 无需取整数：=RAND()*(80-MAX(50,A1))+MAX(50,A1)
要求: 1,小数保留0.1 2,1000-1100范围 3,不要出现重复 =LEFT(RAND()*100+1000,6) 至于不许重复 你可以设置数据有效性 在数据-有效性设 =countif(a:a,a1)=1 选中a列设有效性就好了 其他列耶可以 急求excel随机生成数字的公式，取值要在38.90-44.03之间，不允许重复出现，保留两位小数，不允许变藏 =round(RAND()*5+38.9,2) 公式下拉 Excel随机数 Excel具有强大的函数功能，使用Excel函数，可以轻松在Excel表格产生一系列随机数。 1、产生一个小于100的两位数的整数，输入公式=ROUNDUP(RAND()*100,0)。 RAND()这是一个随机函数，它的返回值是一个大于0且小于1的随机小数。ROUNDUP 函数是向上舍入数字，公式的意义就是将小数向上舍入到最接近的整数，再扩大100倍。 2、产生一个四位数N到M的随机数，输入公式=INT(RAND()*(M-N+1))+N。 这个公式中，INT函数是将数值向下取整为最接近的整数；因为四位数的随机数就是指从1000到9999之间的任一随机数，所以M为9999，N为1000。RAND()的值是一个大于0且小于1的随机小数，M-N+1是9000，乘以这个数就是将RAND()的值对其放大，用INT 函数取整后，再加上1000就可以得到这个范围内的随机数。[公式=INT(RAND()*(9999-1000+1))+1000] 3、Excel函数RANDBETWEEN是返回位于两个指定数之间的一个随机数。使用这一个函数来完成上面的问题就更为简单了。要使用这个函数，可能出现函数不可用，并返回错误值#NAME?。 选择"工具"菜单，单击"加载宏"，在"可用加载宏"列表中，勾选"分析工具库"，再单击"确定"。接下来系统将会安装并加载，可能会弹出提示需要安装源，也就是office安装盘。放入光盘，点击"确定"，完成安装。 现在可以在单元格输入公式=RANDBETWEEN(1000,9999)。 最后，你可以将公式复制到所有需要产生随机数的单元格，每一次打开工作表，数据都会自动随机更新。在打开的工作表，也可以执行功能键F9，每按下一次，数据就会自动随机更新了。
C语言中产生随机数的方法
C语言中产生随机数的方法 引例：产生10个[100-200]区间内的随机整数。 #include
在excel中产生随机数
用excel产生随机数 统计软件提供的随机数发生器可以使我们对抽样分布进行计算机模拟，对抽样分布有更加直观的理解。Excel的分析工具库中有一个“随机数发生器”模块，可以产生服从大部分常用分布的模拟数据，但没有提供直接产生随机数的函数。在SPSS中产生随机数的函数在“Randomnumbers”类别中，相应的函数都是以Rv 开头的。 1 样本均值抽样分布的随机模拟 假总体的均值为μ，标准差为σ，则统计理论表明，不论总体的分布如何，只要样本容量n足够大，样本均值的分布总会趋向于正态分布，且均值为μ，标 准差为。 例题：假设总体为均匀分布，模拟样本均值的抽样分布。 假设总体的分布为0-1区间上的均匀分布，则总体的均值为0.5，方差等于 1/12，标准差等于0.288675。现在，我们从总体中抽取1000个样本容量为2的样本（有放回抽样），计算每个样本的样本均值，然后观察样本均值的分布状况。 新建一个Excel工作簿，单击“工具”“数据分析”“随机数发生器”，在弹出的对话框中把变量个数设为2，随机数个数为1000，选择0-1区间的均匀分布，结果放在新工作表中（图1）。把输出结果的每一行看作一个容量为2的样本，共有1000个样本。在C列中计算每个样本的均值。接下来我们就可以分析这1000个样本均值的分布状况了。由于SPSS的直方图工具更为方便，我们把相应的数据复制到SPSS中作直方图，结果如图2，抽样分布的均值为0.5097，标准差为 0.20345，理论值等于0.288675/ 2 =0.20412，两者差异不大。 图1 随机数发生器对话框
图2 样本均值的抽样分布，样本容量=2 2 样本比例抽样分布的随机模拟 样本比例实质上就是指标数值只能取0和1时的样本均值。由于在这种情况下总体的分布为0-1分布，因此在重复抽样的条件下样本均值抽样分布的理论分布是二项分布。中心极限定理表明当样本用量足够大（能够保证np≥5，nq≥5）时二项分布可以用正态分布来近似。 [例] 假设有大批零件，不合格率p为0.2。随机模拟从总体中抽取样本容量分别为5，20，50的2000个样本，分析样本比例p? 的抽样分布。 新建一个工作表，在单元格中输入图5-10左上角所示的信息作为总体：总体中取值为1（不合格）的概率为0.2，取值为0（合格）的概率为0.8。 图3 二项分布的随机模拟
Excel的随机数函数
Excel的随机数函数 1、生成随机数字(1)生成随机数比较简单，=rand()即可生成0-1之间的随机数；(2)如果要是整数，就用=int(rand())*10，表示0至9的整数，以此类推；(3)如果要生成a与b 之间的随机实数，就用=rand()*(b-a)+a，如果是要整数就用=int(rand()*(b-a))+a；稍微扩充一下，就能产生固定位数的整数了。注意：如果要使用函数rand()生成一随机数，并且使之不随单元格计算而改变，可以在编辑栏中输入“=rand()”，保持编辑状态，然后按F9，将公式永久性地改为随机数。不过，这样只能一个一个的永久性更改，如果数字比较多，也可以全部选择之后，另外选择一个合适的位置粘贴，粘贴的方法是点击右键，选择“选择性粘贴”，然后选择“数值”，即可将之前复制的随机数公式产生的数值（而不是公式）复制下来！ 2、产生随机字母随机小写字母：=CHAR(INT(RAND()*26)+97) 随机大写字母：=CHAR(I NT(RAND()*26)+65) 随机大小写混合字母：=CHAR(INT(RAND()*26)+if(INT(RAND()*2) =0,65,97)) 3、随机不重复数字序列的生成方法 (1)在A1-A52间填入"=INT(RAND()*52)+1"，产生1-52间的随机数，注意这里是有重复的 (2)在B1-B52间填入1-52 (3)在C54-BB54填入1-52 (4)在C1填入"=IF(ROW()=C$54,I NDEX(B$1:B$52,INDEX($A$1:$A$52,C$54)),IF(ROW()=INDEX($A$1:$A$52,C$54),INDEX (B$1:B$52,C$54),B1))"。分项解释： a:ROW()=C$54，如果当前行等于当前交换所排的序号 b:INDEX(B$1:B$52,INDEX($A$1:$A$52,C$54))，返回在B1到B52中选择A1:A 52中的第C54个值 c:IF(ROW()=INDEX($A$1:$A$52,C$54)，否则的话，如果当前行等于A1:A52中第C54个值，则： d:INDEX(B$1:B$52,C$54)，返回B1:B52中的第C54个值 e:若以上条件都不满足，则返回B1 (5)将C1复制到C1:BA52这个区域里面，在BA1: BA52中，我们就得到了一个不重复的随机序列，
真随机数产生方法
ATmega1 28单片机的真随机数发生矗时间：2009-12-16 15:39:00 来源：单片机与嵌入式系统作者：刘晓旭,曹林,董秀成西华大学 ATmega1 28单片机的真随机数发生矗时间：2009-12-16 15:39:00 来源：单片机与嵌入式系统作者：刘晓旭,曹林,董秀成西华大学 引言 随机数已广泛地应用于仿真、抽样、数值分析、计算机程序设计、决策、美学和娱乐之中。常见的随机数发生器有两种：使用数学算法的伪随机数发生器和以物理随机量作为发生源的真随机数发生器。要获取真正随机的真随机数，常使用硬件随机数发生器的方法来获取。这些真随机数都是使基于特定的真随机数发生源(如热噪声、电流噪声等)，每次获取的真随机数都是不可测的，具有很好的随机性。 真随机数因其随机性强，在数据加密、信息辅助、智能决策和初始化向量方面有着广泛应用，构建一种基于硬件真随机数发生源，具有广泛的应用价值。但目前硬件真随机数发生源均较复杂，而且很少有基于单片机的真随机数发生器。本文利用RC充放电的低稳定度，根据AVR单片机的特点设计了一种性价比极高的真随机数发生器。该随机数发生器使用元件很少，稳定性高，对一些价格敏感的特殊场合，如金融、通信、娱乐设备等有较大的应用意义。 1 基本原理和方法 1．1 基本原理 串联的RC充放电电路由于受到漏电流、电阻热噪声、电阻过剩噪声、电容极化噪声等诸多不确定性因素的影响，其充放电稳定度一般只能达到10－3。利用这种RC充放电的低稳定度特性实现廉价的真随机数发生源。 Atmel公司AVR单片机ATmega 128以其速度快、功能强、性价比高等优点广泛应用于各种嵌入式计算场合。利用AVR单片机引脚配置灵活多样的特点，使用Amnega128 两个I／O口作为真随机数的电气接口。 其原理如图1所示。主要原理是利用串联RC电路的不确定性产生真随机数源，收集数据，通过AVR单片机ATmega128和主时钟电路量化RC电路的充放电时问，获得不确定的2位二进制数据，再利用程序将每4次采集的数据综合，最后产生1个8位的真随机数。
excel的生成随机数的函数用法
excel的生成随机数的函数用法 excel的生成随机数的函数用法： 生成随机数函数使用步骤1：首先介绍一下如何用rand()函数来生成随机数(同时返回多个值时是不重复的)。 如下图所示，在单元格中输入=rand()，回车后单元格即返回了一个随机数字。 生成随机数函数使用步骤2：rand()函数返回的随机数字的范围是大于0小于1。因此，也可以用它做基础来生成给定范围内的随机数字。 生成随机数函数使用步骤3：生成制定范围的随机数方法是这样的，假设给定数字范围最小是a，最大是b，公式是：=a+rand()*(b-a)。 生成随机数函数使用步骤4：举例来说，要生成大于60小于100的随机数字，因为(100-60)*rand()返回结果是0到40之间，加上范围的下限60就返回了60到100之间的数字。 生成随机数函数使用步骤5：上面rand()函数返回的0到1之间的随机小数，如果要生成随机整数的话就需要用randbetween()函数了，如下图该函数生成大于等于1小于等于100的随机整数。 生成随机数函数使用步骤6：这个函数的语法是这样的：=randbetween(范围下限整数，范围上限整数)，结果返回包含上
下限在内的整数。注意：上限和下限也可以不是整数，并且可以是负数。 生成随机数函数使用步骤7：rand()和randbetween()是生成随机数的基础函数，也可以灵活变通。比如说要生成0.01至1之间包含两位小数的随机数，则可用下图的公式实现： 看了excel的生成随机数的函数用法还看了：1.excel用函数产生随机数的方法 2.怎么利用excel2010的自带的函数生成随机数 3.怎样用excel随机生成数字 4.excel怎么生成随机数 5.excel2010生成随机数的方法 6.excel2007怎么使用randbetween随机数函数 7.随机数函数randbetween在excel中的使用
一维正态分布随机数序列的产生方法
一维正态分布随机数序列的产生方法 一、文献综述 1.随机数的定义及产生方法 1).随机数的定义及性质 在连续型随机变量的分布中，最简单而且最基本的分布是单位均匀分布。由该分布抽取的简单子样称，随机数序列，其中每一个体称为随机数。 单位均匀分布也称为［0，1］上的均匀分布。 由于随机数在蒙特卡罗方法中占有极其重要的位置，我们用专门的符号ξ表示。由随机数序列的定义可知，ξ1，ξ2，…是相互独立且具有相同单位均匀分布的随机数序列。也就是说，独立性、均匀性是随机数必备的两个特点。 随机数具有非常重要的性质：对于任意自然数s，由s个随机数组成的 s维空间上的点（ξn+1，ξn+2，…ξn+s）在s维空间的单位立方体Gs上 均匀分布，即对任意的ai，如下等式成立： 其中P(·)表示事件·发生的概率。反之，如果随机变量序列ξ1, ξ2…对于任意自然数s，由s个元素所组成的s维空间上的点（ξn+1，…ξn+s）在Gs上均匀分布，则它们是随机数序列。 由于随机数在蒙特卡罗方法中所处的特殊地位，它们虽然也属于由具有已知分布的总体中产生简单子样的问题，但就产生方法而言，却有着本质上的差别。 2).随机数表 为了产生随机数，可以使用随机数表。随机数表是由0，1，…，9十个数字组成，每个数字以0.1的等概率出现，数字之间相互独立。这些数字序列叫作随机数字序列。如果要得到n位有效数字的随机数，只需将表中每n 个相邻的随机数字合并在一起，且在最高位的前边加上小数点即可。例如，某随机数表的第一行数字为7634258910…，要想得到三位有效数字的随机数依次为0.763，0.425，0.891。因为随机数表需在计算机中占有很大内存， 而且也难以满足蒙特卡罗方法对随机数需要量非常大的要求，因此，该方法不适于在计算机上使用。 3).物理方法
随机数生成方法
University of Sydney School of Information Technologies Generating Random Variables Pseudo-Random Numbers Definition : A sequence of pseudo-random numbers ()i U is a deterministic sequence of numbers in []1,0 having the same relevant statistical properties as a sequence of random numbers. The most widely used method of generating pseudo-random numbers are the congruential generators: ()M X U M c aX X i i i i =+=?mod 1 for a multiplier a , shift c , and modulus M , all integers. The sequence is clearly periodic, with maximum period M . The values of a and c must be carefully chosen to maximise the period of the generator, and to ensure that the generator has good statistical properties. Some examples: M a c 259 1313 0 232 69069 1 231-1 630360016 0 232 2147001325 715136305 Reference: Ripley, Stochastic Simulation , Chapter 2
随机数产生方法
伪随机数的产生，现在用得较多的是“线性同余法" 就是下面这个式子 R(n+1) = [R(n) * a + b] mod c 为使随机数分布尽量均匀，a、b 均为质数， c 一般取值域内的最大值(mod 是求余数) 从这个式了可以看出，每次产生的随机数都跟上一次产生的数有关系，那么，第一个数是怎么来的呢？这就是线性同余法中必须用的的”种子"，也就是说，给定某个种子后，所产生的随机数序列是固定的，在计算机编程中，一般使用系统时间来初始化种子，就是前面代码中的 srand((unsigned)time(NULL)); 这一句了。因为每次运行程序的时间肯定不一样，所以产生散列肯定也不一样，从而达到“随机”的目的。 a,b,c 的取值我用的是 a=3373, b=1, c=32768 下面的两个子程序是我在我的项目(S7-200 226)中产生随机的系统编号用的，因为我的编号中只有4位数采用了随机数，所以下面的程序中用的是整型，最大范围为32767。如果需要更宽范围的随机数，可以采用双字类型，并适当修改程序，代码很简单，就是将上面那个表达式用 S7-200 的指令表示出来就行了。 这两个子程序是从 MicroWIN V4.0 中导出来的，可以将它们用文本编辑器保存为 AW L 文件后直接导入 MicroWIN。 使用时在第一个扫描周期调用 Srand 初始种子，需要随机数的地方调用 Random Random 有了个最大范围参数，可以限制生成的随机数的最大范围，比如我只需要4位随机数，所以一般这样调用 CALL Random, 10000, vw0，生成的数就在 0-9999 范围内 下面是代码： SUBROUTINE_BLOCK Srand:SBR17 TITLE=初始化随机数种子 // // 直接使用系统时钟的分秒来作为种子 VAR_OUTPUT seed:WORD; END_VAR
随机数产生原理及实现
电子信息与通信工程学院 实验报告 实验名称随机数的产生 课程名称随机信号分析 姓名顾康学号U201413323 日期6月6日地点南一楼东204 成绩教师董燕
以上为6种分布的实验结果 1.均匀分布 随机变量X~U(0，1)的一组样本值的模拟值一般采用某种数值计算方法产生随机数序列，在计算机上运算来得到，通常是利用递推公式: Xn=f(Xn-1,.....,Xn-k) 1.1 同余法 Xn+1 = λXn(mod M) Rn=Xn/M R1 R2...Rn即为（0,1）上均匀分布的随机数列。而上述方法是伪随机的，{Rn}本质上是递推公式给定的周期序列，周期T可看做logλ（M）。
解决方法是：选择模拟参数并对序列进行统计检验。 1.2选择模拟参数 1）周期长度取决于Xo,λ， M的选择 2）通过选取适当的参数可以改善随机数的性质 几组参考的取值 Xo =1 , λ=7 , M=10^10 Xo =1 , λ=5^13 , M=2 *10^10 Xo =1 , λ=5^17 , M=10^12 1.3对数列进行统计检验 对应序列能否看作X的独立同分布样本，须检验其独立性和均匀性 for i=2:1:size %同余法均匀分布 x(i)= mod ( v*x(i-1), M); y(i)=x(i)/M; end subplot(2,3,1); hist(y,100) [ahat,bhat,ACI,BCI]=unifit(y)% 以0.95的置信度估计样本的参数 首先我们的标准是U ~（0，1），而实验值，ACI表示ahat的范围[-0.0030,0], BCI表示bhat的范围[1.0000,1.0030]。同时样本的均值和方差分别为0.4932 和0.0830，结论与理论值很接近。该样本以0.95的可信度服从（0,1）均匀分布。 2.伯努利分布 2.1算法原理
随机数产生原理
第一节 均匀随机数的产生及其应用 §1.1 随机数的产生 §1.1.1 均匀随机数的产生 随机变量X 的抽样序列 ,,,,21n X X X 称为随机数列。若随机变量X 是均匀分布的，则X 的抽样序列 ,,,,21n X X X 称为均匀随机数列；如果X 是正态分布的随机变量，则称其抽样序列为正态随机数列。 用数学方法产生随机数，就是利用计算机能直接进行算术运算或逻辑运算的特点，产生具有均匀总体、简单子样统计性质的随机数。计算机利用数学方法产生随机数速度快，占用内存少，对模拟的问题可以进行复算检查，通常还具有较好的统计性质。 另外，计算机上用数学方法产生随机数，是根据确定的算法推算出来的，因此严格说来，用数学方法在计算机上产生的“随机数”不能说是真正的随机数，故一般称之为“伪随机数”。不过对这些伪随机数，只要通过统计检验符合一些统计要求，如均匀性、随机性、独立性等，就可以作为真正的随机数来使用。以后，我们统称这样产生的伪随机数为随机数。 首先给出产生均匀随机数的方法，这是产生具有其它分布随机数的基础，而后给出产生其它分布随机数的方法。 §1.1.1 均匀随机数的产生方法 线性同余法简称为LCG 法（Linear Congruence Generator ），它是Lehmer 于1951年提出来的。线性同余法利用数论中的同余运算原理产生随机数。分为乘同余法、混合同余法等，线性同余法是目前发展迅速且使用普遍的方法之一。 线性同余法递推公式为 )(m o d 1M c ax x n n +≡- ,,2,1, ==n M x r n n 其中0x 为初值，a 为乘子，c 为增量，M 为模，且c a x ,,0和M 皆为非负整数。 当0=c 时，上式称为乘同余法公式；当0>c 时，上式称为混合同余法公式。 如下例用乘同余法产生伪随机数：
随机数序列的产生方法
随机数的产生 摘要 本文研究了连续型随机数列的产生，先给出了均匀分布的随机数的产生算法，在通过均匀分布的随机数变换得到其他连续型随机数的产生算法.我们给出了产生均匀分布随机数的算法，然后探讨了同余法的理论原理.通过均匀随机数产生其他分布的随机数，我们列举了几种通用算法，并讨论各个算法的优缺点。 正文 一、 随机数与伪随机数 随机变量η的抽样序列12,,n ηηη ，…称为随机数列． 如果随机变量η是均匀分布的，则η的抽样序列12,,n ηηη ，…称为均匀随机数列；如果随机变量η是正态分布的随机变量则称其抽样序列为正态随机数列． 比如在掷一枚骰子的随机试验中出现的点数x 是一个随机变量，该随机变量就服从离散型均匀分布，x 取值为1，2，3，4，5，6，取每个数的概率相等均为1／6．如何得到x 的随机数?通过重复进行掷骰子的试验得到的一组观测结果12,,,n x x x 就是x 的随机数．要产生取值为0，1，2，…，9的离散型均匀分布的随机数，通常的操作方法是把10个完全相同的乒乓球分别标上0，1，2，…，9，然后放在一个不透明的袋中，搅拦均匀后从中摸出一球记号码1x 后放回袋中，接着仍将袋中的球搅拌均匀后从袋中再摸出一球记下号码2x 后再放回袋中，依次下去，就得到随机序列12,,,n x x x ．通常称类似这种摸球的方法产生的随机数为真正的随机数．但是，当我们需要大量的随机数时，这种实际操作方法需要花费大量的时间，通常不能满足模拟试验的需要，比如教师不可能在课堂上做10000次掷硬币的试验，来观察出现正面的频率．计算机可以帮助人们在很短时间产生大量的随机数以满足模拟的需要，那么计算机产生的随机数是用类似摸球方法产生的吗?不是．计算机是用某种数学方法产生的随机数，实际上是按照一定的计算方法得到的一串数，它们具有类似随机数的性质，但是它们是依照确定算法产生的，便不可能是真正的随机数，所以称计算机产生的随机数为伪随机数．在模拟计算中通常使用伪随机数．对这些伪随机数，只要通过统计检验符合一些统计要求，如均匀性、随机性
Java中产生随机数
一、利用random方法来生成随机数。 在Java语言中生成随机数相对来说比较简单，因为有一个现成的方法可以使用。在Math类中，Java语言提供了一个叫做random的方法。通过这个方法可以让系统产生随机数。不过默认情况下，其产生的随机数范围比较小，为大于等于0到小于1的double型随机数。虽然其随机数产生的范围比较小，不能够满足日常的需求。如日常工作中可能需要产生整数的随机数。其实，只要对这个方法进行一些灵活的处理，就可以获取任意范围的随机数。 如我们可以先通过random方法生成一个随机数，然后将结果乘以10。此时产生的随机数字即为大于等于0小于10的数字。然后再利用Int方法进行转换(它会去掉小数掉后面的数字，即只获取整数部分，不是四舍五入)。最后即可获取一个0到9的整数型随机数字。其实现方法很简单，就是对原有的random方法按照如下的格式进行变型：(int)(Math.Random()*10)即可。其实我们还可以对这个方法进行扩展，让其产生任意范围内的随机数。至需要将这个10换成n即可，如改为(int)(Math.Random()*n)。此时应用程序就会产生一个大于等于0小与n之间的随机数。如将n设置为5，那么其就会产生一个0到5之间的整数型的随机数。如果将这个写成一个带参数的方法，那么只要用户输入需要生成随机数的最大值，就可以让这个方法来生成制定范围的随机数。在Java中定义自己的工具库有时候程序员可能需要生成一个指定范围内的随机偶数或者奇数。此时是否可以通过这个方法来实现呢?答案是肯定的。如现在程序要需要生成一个1-100范围内的偶数。此时该如何实现?首先，需要生成一个0到99之内的随机数(至于这里为什么是99，大家耐心看下去就知道原因了)。要实现这个需求，很简单吧，只要通过如下语句就可以实现：i=1+(int)(Math.Random()*100)。其中(int)(Math.Random()*99)产生0到99的整数型随机数。然后再加上1就是产生1到100之间的随机整数。然后将产生的随机数赋值给变量i。但是此时其产生的随机数即有偶数，又有奇数。而现在程序员需要的是一个随机的偶数。那么我们可以在后面加上一个if判断语句。将这个随机数除以2，如果没有余数的话(或者余数为0)则表明这个随机数是偶数，直接返回即可。如果其返回的余数不为零，那么就表明其是奇数，我们只要加上1就变为了偶数，返回即可。注意，在上面的随机数生成中，笔者采用的范围是0到99，然后再加上1让其变为1到100的随机数。最后的结果就是生成1到100之间的随机偶数。其实，如果要范围随机奇数的话，至需要对上面的语句进行稍微的修改即可。Java: 改变你我的世界 假设现在用户想生成一个任意范围内的奇数或者偶数，能够实现吗?假设现在用户想实现一个m到n之间的任意偶数 要产生X到Y的随机数 先产生的0到Y-X随机数 然后加上X 可见虽然random方法其自身产生的随机数有比较严格的范围限制。但是只要对其进行合理的转换，程序员仍然可以采用这个方法产生用户所需要的随机数据。 二、通过Random类来生成随机数。 在Java语言中，除了可以通过random 方法来产生随机数之外，还可以通过一个
C语言如何产生随机数
C语言如何产生随机数 1. 基本函数 2. 使用方法 rand()函数返回0到RAND_MAX之间的伪随机数(pseudorandom)。RAND_MAX常量被定义在stdlib.h头文件中。其值等于32767，或者更大。 srand()函数使用自变量n作为种子，用来初始化随机数产生器。只要把相同的种子传入srand()，然后调用rand()时，就会产生相同的随机数序列。因此，我们可以把时间作为srand()函数的种子，就可以避免重复的发生。如果，调用rand()之前没有先调用srand()，就和事先调用srand(1)所产生的结果一样。 每次运行都将输出：1 7 4 0 9 4 8 8 2 4 每次运行都将输出：1 7 4 0 9 4 8 8 2 4 例2的输出结果与例1是完全一样的。
每次运行都将输出：4 0 1 3 5 3 7 7 1 5 该程序取得的随机值也是在[0,10）之间，与srand(1)所取得的值不同，但是每次运行程序的结果都相同。 该程序每次运行结果都不一样，因为每次启动程序的时间都不同。另外需要注意的是，使用time()函数前必须包含头文件time.h。 3. 注意事项 求一定范围内的随机数。 如要取[0,10)之间的随机整数，需将rand()的返回值与10求模。 那么，如果取的值不是从0开始呢？你只需要记住一个通用的公式。 要取[a,b)之间的随机整数（包括a，但不包括b)，使用： (rand() % (b - a)) + a 伪随机浮点数。 要取得0～1之间的浮点数，可以用： rand() / (double)(RAND_MAX) 如果想取更大范围的随机浮点数，比如0～100，可以采用如下方法: rand() /((double)(RAND_MAX)/100) 其他情况，以此类推，这里不作详细说明。 当然，本文取伪随机浮点数的方法只是用来说明函数的使用办法，你可以采用更好的方法来实现。 举个例子，假设我们要取得0～10之间的随机整数（不含10本身）： 大家可能很多次讨论过随机数在计算机中怎样产生的问题，在这篇文章中，我会对这个问题进行更深入的探讨，阐述我对这个问题的理解。 首先需要声明的是，计算机不会产生绝对随机的随机数，计算机只能产生“伪
一维均匀分布随机数序列的产生方法
一维均匀分布随机数序列的产生方法 【摘要】利用混沌的随机数产生算法和线性同余发生器以及MATLAB产生一维均匀分布随机数序列.经过检验,随机数列的统计性质有了很大提高， 【关键词】混沌；线性同余发生器；MATLAB；随机数 1 引言 随机数在信息加密、数值运算及医学中基因序列分析等研究中有着广泛的应用。比如数值运算中,Monte Carlo方法占有重要的地位,随机数是该方法的基础.随机数的质量影响了信息的安全和计算结果的精度。特别是一些安全级别比较高的应用,对随机数提出了很高的要求。随机数可由硬件和软件两种方式产生。在计算机中广泛使用的是软件方式,通过计算机利用数学模拟随机过程产生随机数。此方法有着自身的不足,数据之间有着关联性,存在周期,并非真正的随机数,因此被成为伪随机数。 生成随机数的方法繁多，从产生机理来说，可分为数学方法和物理方法两种，其所产生的随机数分别被称之为伪随机数和真随机数，前者易被破解，后者取自物理世界的真实随机源，难以破解，但这并不代表基于真随机源产生的随机数质量就很高，要取决于产生算法如何利用这个真随机源，相反的，许多用数学方法产生的随机数质量比较好。因此，若能将数学方法和物理方法结合起来，则可能产生高质量的真随机数。常见的产生随机数的方法有【1】线性同余法（LCG,Linear Congruent Generators）、Tarsworthe位移计数器法、Fibonacci延迟产生器法等。为了克服以上方法的缺陷,人们还发展了许多新的方法。组合发生器就是著名的一种。它是将两个随机数发生器进行组合,以一种发生器产生一个随机数列,再用另一个随机数发生器对随机数列进行重修排列,得到一个更为独立,周期更长的随机数列。已有一些利用混沌序列转换伪随机数列的报道【2】,文献【3】虽然提出了一种由logistic映射构造具有均匀性数列的好方法,但数据之间的独立性较差。本研究中提出了一种新的方法,利用混沌算法【4】和线性同余发生器相组合得到随机数列,并就数据的均匀性和独立性进行了检验。 从实现方法来说，有以软件为主、以硬件为主以及软硬结合等方法【5】。 相比于伪随机数发生器的研究而言，真随机数发生器的研究还相当初步。设计一个真随机数发生器包括两步：首先是获取真随机源；然后是利用真随机源依照特定的数学方法获得真随机数。 2 理论基础 一维均匀分布随机数的产生 2.1算法1 在vc的环境下，为我们提供了库函数rand()来产生一个随机的整数.该随机数是平均在0~RAND_MAX之间平均分布的，RAND_MAX是一个常量，在VC6.0环境下是这样定义的： #define RAND_MAX 0x7fff 它是一个short 型数据的最大值，如果要产生一个浮点型的随机数，可以将rand()/1000.0这样就得到一个0~32.767之间平均分布的随机浮点数.如果要使得范围大一点，那么可以通过产生几个随机数的线性组合来实现任意范围内的平均分布的随机数.例如要产生-1000~1000之间的精度为四位小数的平均分布的随机数可以这样来实现.先产生一个0到10000之间的随机整数.方法如下： int a = rand()%10000;
用c语言产生随机数
用c语言产生随机数 在C语言中,rand()函数可以用来产生随机数，但是这不是真真意义上的随机数，是一个伪随机数，是根据一个数，我们可以称它为种子，为基准以某个递推公式推算出来的一系数，当这系列数很大的时候，就符合正态公布，从而相当于产生了随机数，但这不是真正的随机数，当计算机正常开机后，这个种子的值是定了的，除非你破坏了系统，为了改变这个种子的值，C提供了srand()函数，它的原形是void srand( int a)。 可能大家都知道C语言中的随机函数random，可是random函数并不是ANSI C标准，所以说，random函数不能在gcc,vc等编译器下编译通过。 rand()会返回一随机数值，范围在0至RAND_MAX 间。返回0至RAND_MAX之间的随机数值，RAND_MAX定义在stdlib.h，(其值至少为32767)我运算的结果是一个不定的数，要看你定义的变量类型，int整形的话就是32767。在调用此函数产生随机数前，必须先利用srand()设好随机数种子，如果未设随机数种子，rand()在调用时会自动设随机数种子为1。一般用for语句来设置种子的个数。具体见下面的例子。 一如何产生不可预见的随机序列呢 利用srand((unsigned int)(time(NULL))是一种方法，因为每一次运行程序的时间是不同的。 在C语言里所提供的随机数发生器的用法：现在的C编译器
都提供了一个基于ANSI标准的伪随机数发生器函数，用来生成随机数。它们就是rand()和srand()函数。这二个函数的工作过程如下：1) 首先给srand()提供一个种子，它是一个unsigned int类型，其取值范围从0~65535； 2) 然后调用rand()，它会根据提供给srand()的种子值返回一个随机数(在0到32767之间) 3) 根据需要多次调用rand()，从而不间断地得到新的随机数； 4) 无论什么时候，都可以给srand()提供一个新的种子，从而进一步“随机化”rand()的输出结果。 下面是0~32767之间的随机数程序： #include
用EXCEL按比例生成随机数
用EXCEL按比例生成随机数（或叫按机率生成随机数） 这是百度知道一位同学的提问。要求生成范围为1到50的随机整数，并且，1－15的机率为50%，16－36的机率为30%，37－50的机率为20%。同时还要求生成500组，每组8个。 我当时给出一个公式： =if(rand()<0.5,round(rand()*14,0)+1,if(rand()<0.6,round(rand()*20,0)+16,round(r and()*13,0)+37)) 这里说下用round和用int的区别，用int生成16－36的随机数的话应该用 int(rand()*21+16)，而用round可用round(rand()*20+16)，这后面的+16放括号里面外面都一样，因为取整操作是由小数部分决定的。 还有我第二个if的判断用的是rand()<0.6而不是小于0.3，这是因为第二个if会执行的机率是50%，50%乘以0.6就是30%。 后来楼主同学又出怪招，要求每组无重复数字，每组从小到大排列。 这个只用单纯的公式的话不好办了。 我写了个VBA： Sub madeRnd() Dim i, j, k, a(8), flag, t Sheets("Sheet1").Select For k = 1 To 500 '生成一组随机数字 For i = 1 To 8 flag = 0 Do Randomize t = Rnd() If t < 0.5 Then a(i) = Int(Rnd() * 15 + 1) ElseIf t < 0.8 Then a(i) = Int(Rnd() * 21 + 16) Else a(i) = Int(Rnd() * 14 + 37) End If If i >= 2 Then For j = 1 To i - 1 If a(i) = a(j) Then flag = 1 Exit For Else
C_C++生成随机数的方法
C/C++生成随机数的方法 随机数在实际运用中非常之多，如游戏设计，信号处理等等，那么如何生成随机数呢？下面就讲解几种生成随机数的方法。 (1) 如果你只要产生随机数而不需要设定范围的话，你只要用rand()就可以了：rand()会返回一随机数值, 范围在0至RAND_MAX 间。RAND_MAX定义在stdlib.h, 其值为2147483647。 例如： #include
(3)但是上面两个例子所生成的随机数都只能是一次性的，如果你第二次运行的时候输出结果仍和第一次一样。这与srand()函数有关。srand()用来设置rand()产生随机数时的随机数种子。在调用rand()函数产生随机数前，必须先利用srand()设好随机数种子（seed）, 如果未设随机数种子（即起始值）, rand()在调用时会自动设随机数种子为1。随机数种子相同了，那么生成的随机数也相同，上面的两个例子就是因为没有设置随机数种子，每次随机数种子都自动设成相同值1 ，进而导致rand()所产生的随机数值都一样。 srand()函数定义： void srand (unsigned int seed); 通常可以利用time(0)的获取当前时间来当做seed，因为时间是每时每刻都不同，种子不同，产生的随机数也不相同。 如果你用time(0)的话，要加入头文件#include
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