(1) 蒙特卡洛模擬涉及了使用隨機數(shù)和概率來找到復(fù)雜問題的解決方案。

(2) 利用FPGA等實時產(chǎn)生出的雷達(dá)雜波基帶I、Q隨機數(shù)序列，經(jīng)過數(shù)字正交上變頻器即可產(chǎn)生出雷達(dá)雜波中頻模擬干擾信號。

(3) 模塊現(xiàn)在有一個按鈕，它用于從服務(wù)器中檢索隨機數(shù)并將其與單擊次數(shù)相比較。

(4) 其他的增強有設(shè)備的隨機數(shù)生成器以及雙精度的支持。

(5) 在針對歷史堆棧的測試應(yīng)用程序中，只存儲隨機數(shù)作為事件。

(6) 假如該函數(shù)用于博程序中，并且別人破壞了它的隨機數(shù)產(chǎn)生器，你想想會發(fā)生什么？

(7) 也就是，這里是它的極坐標(biāo)表示法,一些有意義的隨機數(shù)字集。

(8) 當(dāng)請求隨機數(shù)產(chǎn)生器來獲取隨機數(shù)時，該函數(shù)基于種子來執(zhí)行某些運算，然后返回結(jié)果。

(9) 向執(zhí)行線程分配隨機數(shù)將幫助您實現(xiàn)這個目的。

(10) 概率模型和偽隨機數(shù)發(fā)生器是蒙特卡羅法中兩個很重要的組成部分，它們決定了蒙特卡羅法的正確性和計算精度。

(11) 到了這兒，您就可以回到前面給每個骰子加一個隨機數(shù)產(chǎn)生器。

(12) 基于不同的冗余技術(shù)對網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行分類并分別建立隨機數(shù)學(xué)模型，提出了基于不同應(yīng)用需求的可生存性的定量評估方法。

(13) 此方法使用了三步混沌搜索，并引入隨機數(shù)來增強遍歷性。

(14) 要得到真正的隨機數(shù)，計算機不得不依賴外部資源，比如測量大氣噪聲的設(shè)備。

(15) 例如，考慮一個隨機數(shù)產(chǎn)生器。

(16) 因此你要明白怎么把隨機數(shù)從試驗中拿出來,有些時候你沒法做一次有效的實驗[/6408327.html隨機數(shù)造句]。

(17) 假定有一個好的隨機數(shù)生成器，您將根據(jù)超時獲得1或未定義值。

(18) 一個好的例子是，通過從一個適當(dāng)大的隨機數(shù)池中隨機分配數(shù)字，使得猜測進(jìn)程標(biāo)識符極為困難。

(19) 不管用什么方式進(jìn)行分割，關(guān)鍵是將大量隨機數(shù)據(jù)放入應(yīng)用程序并觀察出故障的是什么。

(20) 因而在這個例子中，我將使用這種隨機數(shù)技術(shù)。

(21) 他的第一個實驗中，近30年來，參與記憶：訓(xùn)練一個人聽，然后重復(fù)的隨機數(shù)系列。

(22) 對這個程序來說，這可能不是什么大問題，但對于一個以隨機數(shù)的再現(xiàn)性為基礎(chǔ)的正規(guī)的模擬程序來說，這可就是一個大問題了。

(23) 因此，放著在銫邊上的蓋革計數(shù)器的隨機響聲的間隔時間可以被用來產(chǎn)生隨機數(shù)。

(24) 該次傳輸包括了動力子系統(tǒng)的工程數(shù)據(jù)，不包括科學(xué)數(shù)據(jù)。還包括幾幀“滿出的數(shù)據(jù)”。滿出的數(shù)據(jù)是一組隨機數(shù)字，不包含信息。

(25) 然而，您可能認(rèn)為這樣是不必要的，并且只會給跟蹤輸出添加更多混亂，因為您必須將該隨機數(shù)作為一個參數(shù)傳遞給被調(diào)用的程序。

(26) 這些多項式是從原始多項式導(dǎo)出的，該原始多項式定義了能夠生成偽隨機數(shù)的線性反饋移位寄存器的反饋函數(shù)。

(27) 文摘:動態(tài)失速風(fēng)洞實驗是一種非定常實驗,其測量所得數(shù)據(jù)屬于隨機數(shù)據(jù)范疇.

(28) 但是普渡大學(xué)的一組研究者用意想不到的方式挑戰(zhàn)了衰變速率恒定這個假設(shè)。相比于原子核衰變，他們對隨機數(shù)更感興趣。

(29) 此序列由16個固定寬度的高電平脈沖組成，兩個相鄰脈沖之間的低電平時間間隔是由偽隨機數(shù)序列決定的。

(30) 例如，對于典型的8KB或16KB的頁面，頁內(nèi)處理天性是連續(xù)的，CPU效率低于隨機數(shù)據(jù)訪問。

(31) 從話費單上來看,根本看不到上網(wǎng)記錄,手機的隨機數(shù)據(jù)檢測也顯示沒有任何上網(wǎng)記錄。