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  1. 信息论信源编码中的变长码的编码方法-香农编码

  2. 1.实验目的 （1）进一步熟悉Shannon 编码过程； （2）掌握C语言程序设计和调试过程中数值的进制转换，数值与字符串之间的转换等技术。 2.实验要求 （1）输入：信源符号个数 ，每个信源符号的概率分布P从键盘输入 （2）输出：每个信源符号对应的Shannon 编码的码字 （3）源程序格式整齐清晰，注释简单明了。 3.算法 已知信源符号个数 ，信源符号 ,信源符号概率 1.降序排序 2.for i=1 do 3. 4.将累加概率变换成二进制小数 5.取小数点后 个二进制数字作为第i个信源符

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2009-12-06
    • 文件大小：2048
    • 提供者：tianjiang8

  1. c语言泊松分布的计算

  2. 【问题描述】 泊松分布是一种常用的离散型概率分布，数学期望为m的泊松分布的分布函数定义如下： P(m, k) = mk * e-m/k! (k = 0, 1, 2, 3, …) 对于给定的m和k (0<m<2000, 0<= k < 2500)，计算其概率，以科学格式输出，保留小数点后6位有效数字。 可以使用数学库函数，误差不超过0.000001。 【输入形式】 输入文件为当前目录下的poisson.in。文件中包含两个数字，分别为m,k的值。 【输出形式】 输出文件为

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2012-04-05
    • 文件大小：827
    • 提供者：shuaiwang126

  1. 泊松分布函数

  2. 泊松分布 【问题描述】 泊松分布是一种常用的离散型概率分布，数学期望为m的泊松分布的分布函数定义如下： P(m, k) = mk * e-m/k! (k = 0, 1, 2, 3, …) 对于给定的m和k (0<m<2000, 0<= k < 2500)，计算其概率，以科学格式输出，保留小数点后6位有效数字。 可以使用数学库函数，误差不超过0.000001。 【输入形式】 输入文件为当前目录下的poisson.in。 文件中包含两个数字，分别为m,k的值。 【输出形式】

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2014-10-27
    • 文件大小：542
    • 提供者：laigus

  1. 衡量两个概率分布的距离（KL散度、JS距离）评价两个变量的相似度MALTAB代码

  2. 衡量两个概率分布P(x);Q(x) 的距离 包括 Kullback–Leibler divergence和Jensen–Shannon divergence

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-05-15
    • 文件大小：4096
    • 提供者：weixin_42213558

  1. 使用Brodsky-Hoyer-Peterson-Saka方法的Parton分布函数和质子固有魅力内容的约束

  2. 在这项工作中，提出了一套新的parton分布函数，其中考虑了内在魅力（IC）的贡献。 我们将重点放在欧洲Muon协作（EMC）测量对大型x魅力结构功能的影响上，这是结合HERA，SLAC和BCDMS数据得出的固有魅力的最有力证据。 本文的主要目标是同时确定固有魅力概率Pcc′/ p和强耦合αs。 这使我们能够研究这两个量的相互作用以及在存在IC贡献的情况下对PDF的影响。 通过从QCD分析中考虑可以是固定参数或自由参数的αs，我们发现尽管提取的PDF中心值及其不确定性没有显着变化，但获得的Pcc

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-19
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38538585

  1. 玻色增强，Liouville有效作用以及p-A碰撞中的高重尾

  2. 在浓稀彩色玻璃冷凝方法的框架中，我们研究了在p-A碰撞中产生的颗粒多样性的波动。 我们表明，驱动波动的主要作用是质子波函数中胶子的玻色增强。 我们显式地计算恢复Bose增强效果的力矩生成函数。 我们表明，可以根据复合材料场的Liouville有效作用来理解它，这可以通过质子的波动密度或饱和动量来确定。 结果得出的概率分布非常接近γ分布。 我们还计算了对此分布的第一次校正，这是由于产生的胶子的成对Hanbury Brown-Twiss相关性所致。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-08
    • 文件大小：334848
    • 提供者：weixin_38547421

  1. 基于遗传算法的P-Ⅲ型分布参数估计研究

  2. 基于遗传算法的P-Ⅲ型分布参数估计研究，刘华，胡琳，水利工程的规划与设计，都需要进行水文频率计算工作，确定水位、暴雨或洪峰等水文特征值的概率分布曲线和相应设计标准的设计值。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-20
    • 文件大小：466944
    • 提供者：weixin_38632916

  1. α-P烯热异构化反应速率常数评价

  2. 通过考虑与速率常数参数和动力学模型结构误差相关的不确定性，在该研究中使用贝叶斯推断来评估α-pine烯的热异构化速率同意的后验分布。 α-pine烯的热异构化动力学模型显示具有数学上不适的系统，这使得难以应用基于梯度的优化方法进行速率常数评估。 贝叶斯推断将速率常数的后验概率分布与满足实验测量浓度的反应产物模型浓度和参数的先验概率分布的似然概率相关联。 马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）用于从后验分布中抽取样本，同时考虑贝叶斯推断关系。 本研究应用多项式随机游走Metropolis-Hastings

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-04
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38500948

  1. 为什么在给定范围为空假设的情况下计算发现的概率有问题

  2. 通常，执行原假设重要性测试的一个重要问题是拒绝点原假设[1]并不能提供任何信息。 解决这个问题的一种方法是使用范围零假设[2]。 但是使用范围零假设也是有问题的。 除了通常是否可以证明零假设重要性检验的常见问题外，还有一个特定于范围零假设的问题。 在给定范围零假设的情况下，如何计算数据的概率并非易事。 传统方法是使用使获得的p值最大化的单个点。 贝叶斯替代方案是提出先验概率分布并对其进行积分。 因为常客和贝叶斯主义者在许多问题上存在分歧，尤其是那些与是否可以为假设分配概率有关的问题，而混乱中丢失

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-04
    • 文件大小：360448
    • 提供者：weixin_38717171

  1. 常用的概率分布类型及其特征

  2. 常用的概率分布类型及其特征 3．1 二点分布和均匀分布 1、 两点分布 许多随机事件只有两个结果。如抽检产品的结果合格或不合格；产品或者可靠的工作，或者失效。描述这类随机事件变量只有两个取值，一般取0和1。它服从的分布称两点分布。 其概率分布为： 其中 Pk=P（X=Xk），表示X取Xk值的概率： 0≤P≤1。 X的期望 E（X）=P X的方差 D（X）=P（1—

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-01-06
    • 文件大小：69632
    • 提供者：bluebream2011

  1. LDA模型里Gibbs sampling后验概率详细推导过程

  2. LDA模型的理解对很多人是一种挑战，尤其是参数估计部分。本文档详细给出了TOTLDA和LDA两个主题概率模型的参数估计需要用到的后验概率的推导过程，并采用了两种方法，对主题概率模型研究人员具有很好的启发意义！Gibbs Sampling Derivation for LDA and ToT, Han Xiao, Ping luo Gibbs sampling:为了对x进行佔计,一般我们要从 P(X)≡P 中进行抽样。如果P(X)不易求得,我们可以通过对所有的P(x|X_)进行抽样来近似 其步骤如

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2020-11-17
    • 文件大小：492544
    • 提供者：wtdxhzx

  1. Python数据可视化正态分布简单分析及实现代码

  2. Python说来简单也简单，但是也不简单，尤其是再跟高数结合起来的时候。。。 正态分布（Normaldistribution），也称“常态分布”，又名高斯分布（Gaussiandistribution），最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。 正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：118784
    • 提供者：weixin_38635979

  1. Python实现的概率分布运算操作示例

  2. 本文实例讲述了Python实现的概率分布运算操作。分享给大家供大家参考，具体如下： 1. 二项分布（离散） import numpy as np from scipy import stats import matplotlib.pyplot as plt ''' # 二项分布 (binomial distribution) # 前提：独立重复试验、有放回、只有两个结果 # 二项分布指出，随机一次试验出现事件A的概率如果为p，那么在重复n次试验中出现k次事件A的概率为： # f(n,k,p)

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：63488
    • 提供者：weixin_38527978

  1. Python绘制频率分布直方图的示例

  2. 项目中在前期经常要看下数据的分布情况，这对于探究数据规律非常有用。概率分布表示样本数据的模样，长的好不好看如果有图像展示出来就非常完美了，使用Python绘制频率分布直方图非常简洁，因为用的频次非常高，这里记录下来。还是Python大法好，代码简洁不拖沓~ 如果数据取值的范围跨度不大，可以使用等宽区间来展示直方图，这也是最常见的一种；如果数据取值范围比较野，也可以自定义区间端点，绘制图像，下面分两种情况展示 1. 区间长度相同绘制直方图 #-*- encoding=utf-8 -*- impo

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-31
    • 文件大小：63488
    • 提供者：weixin_38653155

  1. 在R语言中使用概率分布：dnorm，pnorm，qnorm和rnorm

  2. 原文链接：http://tecdat.cn/?p=11040 在这里，我将讨论哪些函数可用于处理正态分布：dnorm，pnorm，qnorm和rnorm。 R中的分布函数  有四个关联的函数， 四个正态分布函数是： d范数：正态分布的密度函数 p范数：正态分布的累积密度函数 q范数：正态分布的分位数函数 r范数：从正态分布中随机抽样 概率密度函数：dnorm 概率密度函数（PDF，简称：密度）表示观察具有特定值的测量值的概率，因此密度上的积分始终为1。 XX，正常密度定义为 使用密度，可

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：233472
    • 提供者：weixin_38701407

  1. 基于随机线性编码方案的显式解码延迟概率分布

  2. 在随机线性编码（RLC）方案下，我们给出了解码有损信道引起的延迟D的概率分布p（D = K）的简单表达式，其中K是一个正整数。 与以前相比...

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：81920
    • 提供者：weixin_38689338

  1. 概率：适用于所有人的应用概率论-源码

  2. 从零开始的应用概率论 数据和幻灯片与在线网络研讨会系列一起提供：Data For Science的 。 在Binder中运行代码： 机器学习和人工智能的最新进展引起了计算机科学和数学这两个领域的极大关注和兴趣。 这些进步和发展中的大多数都依赖于随机模型和概率模型，需要对概率论以及如何将其应用于每种特定情况有深入的了解。 在本讲座中，我们将以动手和渐进的方式介绍概率论的理论基础以及诸如工业和学术界实际应用中常用的马尔可夫链，贝叶斯分析和A / B测试等最新应用。 时间表 基本定义和直觉 了解什

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：34603008
    • 提供者：weixin_42134769

  1. 任意形体微粒分布的概率表述及其测量方法

  2. 对任意形体的三维微粒,引入了等相位二维散射截面的概念,建立了半椭圆概率组合模型,提出了形体特征参数η、影响因子T(η)与其形体概率分布函数Pη(η)的概念,以特征分布函数P(a,η)取代了球形粒度概率分布函数Ps(a),在洛伦兹米(Lorenz-Mie)散射理论的基础上,建立了P(a,η)的数学反演方程和实验测量方法.理论结果经非球形煤粉微粒的实验验证,效果较好.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：242688
    • 提供者：weixin_38536576

  1. hakaru：一种概率编程语言-源码

  2. ru Hakaru是一种简单类型的概率编程语言，旨在轻松指定概率模型和推理算法。 Hakaru通过提供以下功能来实现模块化概率推理程序的设计： 表示概率分布，查询和推断的语言 使用计算机代数转换概率信息（例如条件概率和概率推断）的方法 它可用于帮助创建机器学习应用程序和随机建模，以帮助回答变量查询和分布。 警告：此代码是Alpha版，并且是实验性的。 有关Hakaru文档的信息，包括和一些示例程序，请访问 。 如果您有任何疑问或疑虑，请通过与我们联系。 引用我们 提到Hakaru时，请

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42101720

  1. python 伯努利分布详解

  2. 伯努利分布 是一种离散分布,有两种可能的结果。1表示成功，出现的概率为p(其中0<p<1)。0表示失败，出现的概率为q=1-p。这种分布在人工智能里很有用，比如你问机器今天某飞机是否起飞了，它的回复就是Yes或No，非常明确，这个分布在分类算法里使用比较多，因此在这里先学习 一下。 概率分布有两种类型：离散（discrete）概率分布和连续（continuous）概率分布。 离散概率分布也称为概率质量函数（probability mass function）。离散概率分布的例子有伯努

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：119808
    • 提供者：weixin_38731075
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