http://workshop.team0xf.com/index.php?n=Main.Zajecia strona warsztatów jakie odbywały się na UMK
http://www.digitalmars.com/d/1.0/phobos/phobos.html dokumentacja biblioteki standardowej (Phobos)
Oczywiscie wiki
Śmiało wrzucać co tam może się przydać
Zadanie 6 - obliczenia w trakcie kompilacji.
Zadanie 5 - grafika trójwymiarowa.
Zadanie 4 - implementacja równoległego algorytmu Floyd'a-Warshall’a.
Zadanie 3 - gra Szachy Heksagonalne Władysława Glińskiego.
Zadanie 2 - gra "Chińczyk".
Zadanie 1 - implementacja algorytmu Edmondsa-Karpa.
w dyskusji Hidden / Dyskusje poszczególnych stron » Rpism
Na szczęście się to zgadza z tym co napisałem ;)
Piotr Gabryjeluk
visit my blog
w dyskusji Hidden / Dyskusje poszczególnych stron » Rpism
Dobrze opisaną metodę odwracania dystrybuanty można znaleźć w skrypcie prof. Niemiro z symulacji stochastycznych (strona 5)
http://www-users.mat.umk.pl/~wniem/SymulacjeStochastyczne/SySto01.pdf
w dyskusji Hidden / Dyskusje poszczególnych stron » Rpism
Dzieki ;)
w dyskusji Hidden / Dyskusje poszczególnych stron » Rpism
… czyli w prostych słowach:
metoda odwracania dystrybuanty służy do budowania generatorów liczb o zadanym rozkładzie, gdy dysponujemy:
- dystrybuantą zadanego rozkładu (a jeszcze lepiej funkcją odwrotną)
- generatorem liczb z rozkładu jednostajnego, na przedziale [0, 1] (lub na innym przedziale, i wtedy można łatwo wyniki przeskalować)
metoda polega na:
- losowaniu liczby Z z rozkładu jednostajnego na przedziale [0, 1]
- obliczeniu K = F-1(Z)
- zwróceniu K
tak obliczane liczby K będą miały rozkład zadany przez dystrybuantę F (zakładamy, że dystrybuanta jest ściśle rosnąca).
Piotr Gabryjeluk
visit my blog
w dyskusji Hidden / Dyskusje poszczególnych stron » Rpism
myślę, że chodzi o to http://en.wikipedia.org/wiki/Inverse_transform_sampling
Piotr Gabryjeluk
visit my blog
w dyskusji Hidden / Dyskusje poszczególnych stron » Rpism
ma ktoś coś może o metodzie odwracania dystrybuanty?
w dyskusji Hidden / Dyskusje poszczególnych stron » Rpism
Załóżmy, że {Xn} jest ciągiem niezależnych zmiennych losowych o rozkładzie dyskretnym wyznaczonym przez {(wi , pi), i=1,…,k} gdzie k<=2, pi0 in (0,1) i=1,…,k
Wtedy chi^2(X1 , …, Xn) => xhi^2(k-1) ghdy n -> oo
Z ksero notatek autorstwa nieznanego ;)
w dyskusji Hidden / Dyskusje poszczególnych stron » Rpism
w dyskusji Hidden / Dyskusje poszczególnych stron » Rpism
W przypadku, gdy DX DY = 0, są rozbieżności.
Z http://www-users.mat.uni.torun.pl/~joanka/zajecia/RPiSM_inf/2008_09/3_wektory_los_teoria.pdf wynika, że wtedy r(X, Y) = 0
Z http://www-users.mat.umk.pl/~gemini/wektory_losowe.pdf wynika, że wtedy r(X, Y) = 1
Nie wiem, co będzie bardziej prawdziwe. Jeśli któraś wariancja jest równa zero, to znaczy (jeśli dobrze rozumiem), że zmienna przyjmuje tylko i wyłącznie wartości równe EX (odpowiednio EY). Zatem prawdą jest, że (EX =) X = aY + b, (a=0, b=EX), ale nie odwrotnie, czyli nie potrafimy obliczyć Y z X, zatem wychodzi, że r = 1 lub -1. Pytanie, czy każda zmienna jest niezależna od zmiennej stałej? Ten punkt z zerową wariancją jest śliski, powiadam Wam.
Piotr Gabryjeluk
visit my blog
w dyskusji Hidden / Dyskusje poszczególnych stron » Rpism
ok… mój błąd
w dyskusji Hidden / Dyskusje poszczególnych stron » Rpism
a suma chyba powinna byc tylko przy Xk a nie przy calości;)





