c语言montecarlo算法（c语言蒙特卡洛）
摘要：
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有哪些随机数算法呢
蒙特卡洛算法Monte Carlo 能得到问题的一个解，但不一定是正确解，正确的概率依赖于算法运行的时间，算法所用的时间越多，正确的概率也越高。
伪随机数生成器（Pseudorandom Number Generators，PRNGs）：这是一种基于确定算法的随机数生成方法。通常使用一个称为“种子”的初始值，通过执行特定的计算来生成一系列看似随机的数字。
unidrnd(N，m，n) ；产生m*n阶离散均匀分布的随机数矩阵；产生一个数值在1-N之间的mm*nn矩阵。exprnd (mu ，m， n)产生m*n阶期望值为mu的指数分布的随机数矩阵。
其中，a、c、m是常数，它们的值与p有关。这个公式称为线性同余法。最终得到的随机数是x[n]。梅森算法的优点 梅森算法的优点如下：速度快：梅森算法的计算速度非常快，可以在很短的时间内生成大量的随机数。
模拟实验：随机数表法可以用于进行简单的模拟实验。例如，在计算机程序设计中，可以使用随机数表来模拟实验过程中的随机事件。这对于验证算法的有效性和执行结果的随机性非常有用。
算法具有确定性,因此在写算法中一定不能包含随机数调用的函数?_百度...
1、错的，这里举个例子吧：随机快速排序，每次随机取一个值作为排序分类标准把当前区间拆成两部分，但是最后它还是会排好序，是一个具有确定结果的算法，只是得到结果的过程随机。希望能帮到你。
2、rand()函数：生成一个指定范围内的随机整数。例如，要生成一个1到10之间的随机整数，可以使用rand(1， 10)函数。mt_rand()函数：生成一个更安全的随机整数。
3、如果算法能够处理异常数据，处理能力越强，健壮性越好。时空性 算法的时空性是该算法的时间性能和空间性能。主要是说算法在执行过程中的时间长短和空间占用多少问题。
4、确定性。算法中的每一个步骤都应当是确定的，而不应当是含糊的、模棱两可的。算法中的每一个步骤应当不致被解释成不同的含义，而应是十分明确的。也就是说，算法的含义应当是唯一的，而不应当产生歧义性。
5、算法原理 随机算法是通过产生一些随机数，结合随机化技术对算法进行设计，处理输入数据并得出输出结果。其基础想法就在于引入一定程度的随机性来提高算法的效率。例如蒙特卡罗法、拉斯维加斯法等都属于随机算法。
6、确定性：算法的每一个步骤必须要确切地定义。即算法中所有有待执行的动作必须严格而不含混地进行规定，不能有歧义性。
蒙特卡洛算法
1、是指使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决很多计算问题的方法。与它对应的是确定性算法。蒙特·卡罗方法在金融工程学，宏观经济学，计算物理学（如粒子输运计算、量子热力学计算、空气动力学计算）等领域应用广泛。
2、蒙特卡洛算法一般指蒙特·卡罗方法，也称统计模拟方法，是二十世纪四十年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明，而被提出的一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法。
3、蒙特卡洛算法在金融领域中被广泛用于风险评估、投资组合优化、期权定价等方面。蒙特卡洛算法在工程领域中被用于模拟和优化各种系统，电子电路、通信系统、能源系统等。
有关c语言
1、编译预处理不是C语言的一部分，不占运行时间，不要加分号。C语言编译的程序称为源程序，它以ASCII数值存放在文本文件中。 define PI 1415926；这个写法是错误的，一定不能出现分号。 每个C语言程序中main函数是有且只有一个。
2、int arr[10] = [0， 1， 2， 3， 4， 5，6， 78，9)；int n = 5[arr]； 也不会有错，实际上arr[5]对应*(arr+5)，而5[arr]对应(5+arr)，没多大区别。
3、些有关c语言中实用且眼牛的技能 指定的初始化 很多人都知道像这样来静态地初始化数组：int fibs[1={1，1，2，3，5}，C99标准实际上支持一种更为直观简单的方式来初始化各种不同的集合类数据(如：结构体，联合体和数组)。
4、刻意练习：C 语言学习过程中需要进行刻意练习，不断地编写小程序和练习题，提高自己的编程能力。 学习C 语言的几个技巧： 阅读相关书籍和资料：有关 C 语言的书籍和资料非常丰富可以从多个方面学习 C 语言。
5、与LISP之类的语言不同，C语言一开始就病态地喜欢用重复代码循环，许多C程序员都是除非算法要求，坚决不用递归。 事实上，C编译器们对优化递归调用一点都不反感，相反，它们还很喜欢干这件事。
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