随机函数在操作系统实验中的应用

编写模拟程序是操作系统实验原一个重要方面，模拟程序中常需要使用随机数。本文首先介绍了C语言提供的标准随机函数的功能，原型和调用方式，其次介绍了一种产生均匀分布的随机数的方法－同余法。通过分析一个实验“处理器调度”，详细说明了随机函数在模拟程序中的具体用法。本文对于指导学生做操作系统实验有积极的意义。     

基于随机森林的偷漏税行为自动识别

企业偷漏税手段呈多样化、专业化、普遍化、隐蔽化趋势。为更好地识别企业是否存在偷漏税行为,基于Python语言,在Anaconda集成开发环境下通过机器学习的Scikit-Learn包构建随机森林模型,通过交叉验证算法选择最优模型。对汽车销售行业纳税人是否存在偷漏税行为进行自动识别。结果表明,基于随机森林模型的偷漏税行为自动识别相对于其它常见的分类模型（k-近邻算法、逻辑回归模型、决策树模型和Adaboost算法）,具有较高的准确率,分类性能更好,可以满足偷漏税行为的自动识别需求。     

议安培环路定理的表述

物理学主要是由大量的实验定律，以及由这些基本定律经过数学演绎方法得出的一些定理和推论组成。而其中的一些定律和定理又是建立物理学大厦的基石。因此正确而深入地理解定律、定理的内涵，并给以准确严密的表述，是非常重要的。如果定律或定     

随机森林算法在交通状态判别中的应用

随机森林算法随机选择多个决策树构成森林,算法分类结果由这些决策树投票得到,在运算量没有显著增加的前提下提高了预测精度,是一种目前比较流行的组合分类器算法。随机森林算法不仅可以用来做分类,也可用来做回归预测,是机器学习、计算机视觉等领域内应用极为广泛的一个算法。该文将随机森林分类算法用于交通状态判别,利用实测数据进行模型训练和验证,并用袋外数据计算判别正确率,实验结果表明该方法具有可行性,为交通状态判别提供了一种新思路。     

阵列的随机指标部分和的弱大数定律

在较一般的条件下研究了加权阵列的随机指标部分和1/(bn) sum from i=1 to Nn ani(Xni-E(XniI(|Xni|≤bn)|Fn,i-1))的弱大数定律,其中{Xni,i≥1,n≥1}为随机变量阵列,{Nn,n≥1}是正整数值的随机变量,{bn,n≥1}是正的常数.     

一个关于磁力作功的计算问题再研究

从分析一个磁力作功问题的实例出发，指出公式A=IΔф成立的条件，并通过建立与回路相应的微分方程组，进而求得磁力作功的更为一般的计算式。     

数字教学万花筒

一、单词卡的充分利用 教学过程中教师应充分利用数字词卡来教学，随机抽取让学生表达，可以通过单词说数字，也可以通过数字说单词，这样就给学生提供了大量的随机练习机会，可以帮助学生强化记忆。     

两参数随机积分方程解的存在性

关于两指标随机积分方程解的存在性早已在有关文章中研究,但对带有正交增量鞅的混合型的积分方程解的存在性尚无研究,作者曾在[6]中讨论了随机积分方程解的唯一性,本篇本章是在[6]的基础上,用Lipschitz条件及增长条件对方程解的存在性进行研究和探讨.     

室内风速模拟的一种数值方法

在风力发电技术的研究中,进行室内试验是最有效率的方法,这样就必须模拟实际风场的风,而自然风具有不确定性,难于精准的构造模型.运用非平稳随机过程的方法,建立基于观测数据的非平稳随机过程的数学模型,运用这个模型和康平风场实际观测数据,进行了风速样本模拟.结果表明,采用本方法只需利用少量的风速观测数据就可以很好的模拟自然风.     

Stabilization of stochastic nonholonomic systems

INTRODUCTION In recent years, much progress has been made in the design of control laws for systems subjected to nonholonomic constraint making it impossible to stabilize the system by any time-invariant continuous state feedback control law. This fact stimulates re- searchers to construct time-varying (Jiang and Ni- jmeijer, 1999; Jiang, 2001; Samson, 1995; Tian and Li, 2002) or discontinuous (Chang and Chen, 2002; Ge et al., 2003; Hu et al., 2004; Kim and Tsiotras, 2002; Mnif, 2004;…