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Titlebook: Stochastische Simulation; Grundlagen, Algorith Michael Kolonko Textbook 2008 Vieweg+Teubner Verlag | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, Wi

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樓主: CHAFF
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發(fā)表于 2025-3-23 11:08:19 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-23 17:12:18 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-23 19:08:36 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-23 22:41:08 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-24 04:35:38 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-24 09:22:09 | 只看該作者
Ganzzahligkeit und Rekursion darstellbar sind und h?ufig Rundungsfehler auftreten. Algorithmen, die mit ganzen Zahlen arbeiten, sind daruberhinaus oft einfacher mathematisch zu analysieren. Die meisten Zufallsgeneratoren für U(0,1) arbeiten daher nach dem folgenden Schema:. Die Rechtfertigung für dieses Vorgehen auf mathematis
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發(fā)表于 2025-3-24 10:41:17 | 只看該作者
Zufallsgeneratoren mit dem Modulus 21) simulieren. Eine wichtige Klasse von Generatoren erzeugt die Zufallszahlen aus 0, ...z .-1 unmittelbar in ihrer Dualdarstellung, also als Bitfolgen aus 0,1. . Wir beginnen dieses Kapitel mit einem Generator für zuf?llige Bitfolgen, also einem Zufallsgenerator für die Gleichverteilung .(0,1).
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發(fā)表于 2025-3-24 15:19:02 | 只看該作者
Statistische Gütekriterienriablen ableiten lassen. In Kapitel 6.3 wurden einige analytisch nachweisbare Gütekriterien untersucht. Derartige Güteaussagen haben den Vorteil, dass sie für alle m?glichen mit diesem Generator erzeugbaren Folgen gelten. Da sie aber meist nur für spezielle Generatortypen nachgewiesen werden k?nnen,
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發(fā)表于 2025-3-24 21:17:09 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-25 02:20:08 | 只看該作者
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