난수 스트림을 지정하지 않는 경우 datasample 은 tallrng 로 제어되는 스트림을 사용합니다.
If you do not specify a random number stream, then datasample uses the stream controlled by tallrng.
난수 생성 사용자 인터페이스는 지정된 분포에서 난수 데이터를 생성하고 결과를 작업 공간으로 내보냅니다.
The Random Number Generation user interface generates random data from a specified distribution and exports the results to your workspace.
모든 게임은 공정하고 난수 생성기는 제 3자가 테스트하여 모든 것이 공평하다는 것을 증명합니다.
All the games are fair and the Random Number Generator is tested by a third party to prove that everything is fair.
동일한 초기값을 제공 하 여 동일한 난수 시퀀스를 생성할 수 있습니다는 Random(Int32)
To generate a fixed sequence of random numbers that will be the same for different random number generators,
그럼 난수 생성기를 사용했을 때 어떤 일이 벌어지는지 보겠습니다. 우선 필요한 모듈을 import 하겠습니다.
Let's start with what happens when we use a random number generator(after our usual import ritual).
난수 자료(대부분의 파일 압축기의 출력을 포함한)는 0.5% 가량이 확장된 바이트 당 8.05bit 정도로 부호화된다.
Random data(including the output of most file compressors) is coded at about 8.05 bits per byte, giving an expansion of around 0.5%.
그 게임을 보장하기 위해, 우리는 난수 생성기 (RNG)이 우리의 "딜러"역할을 사용합니다.
ensure that game results are truly random, we use a Random Number Generator(RNG) to act as our"dealer".
그들은 난수 생성기를 사용합니다. 즉, 이 카지노의 게임이 공정하다는 것을 확신 할 수 있습니다.
They use a Random Number Generator, which means that you can be sure that the games of this casino are fair.
예를 들어, s = RandStream('mlfg6331_64') 는 시차 피보나치 수열(Multiplicative Lagged Fibonacci) 생성기 알고리즘을 사용하는 난수 스트림을 생성합니다.
For example, s= RandStream('mlfg6331_64') creates a random number stream that uses the multiplicative lagged Fibonacci generator algorithm.
정수형 난수 이 예제에서는 특정 숫자 집합에 대한 이산 균등분포에서 추출된 정수형 난수 값의 배열을 만드는 방법을 보여줍니다.
This example shows how to create an array of random integer values that are drawn from a discrete uniform distribution on a specific set of numbers.
모든 결과는 난수발생기 (“RNG”) 에 의해 만들어집니다.
all results are produced by a random number generator(“RNG”).
및 수신된 데이터를 결합하여 난수 생성기를 위한 씨드를 형성할 수 있다.
the secure element ID, CPLC data, and the received data to form a seed for a random number generator.
모든 결과는 난수발생기 (“RNG”) 에 의해 만들어집니다.
all results are produced by a random number generator("RNG").
리얼 머니와 펀 모드 게임의 확률은이 난수 생성기로 만들어집니다.
The odds for both Real money and Fun mode games are created with this random number generator.
우리는 "딜러"역할을하는 난수 생성기 (RNG)를 사용합니다.
we use a Random Number Generator(RNG) to act as our"dealer".
확률 분포 함수는 루프 또는 스크립트 내에서 난수를 생성하고 요약 통계량을 계산하며 cdf 또는 pdf를 다른 함수에 대한 함수 핸들 (MATLAB)로 전달하는 데 유용합니다.
Probability distribution functions are useful for generating random numbers, computing summary statistics inside a loop or script, and passing a cdf or pdf as a function handle(MATLAB) to another function.
난수는 확률 변수의 한 형태인데, 컴퓨터는 숫자를 다루는
Random numbers are just one form of random variables,
이미지 분석, 함수 평가, 난수 생성, 기계 학습을 비롯한 다수의 Wolfram 언어 알고리즘은 계산 우주를 이용하여 찾아 내는 일이 점차 늘어나고 있습니다.
An increasing number of Wolfram Language algorithms—for image analysis, function evaluation, randomness generation, machine learning, and much more—were found by mining the computational universe.
당신이 실제로 살아있는 발표에 있는 동일한 결과를 얻을 수 있다 그래야 난수 순서를 지정할 수 있는과 같은 작은 세련은 상담 환경의 그의 감도 그리고 이해를 반영한다.
The small refinements such as being able to specify the random number sequence so that you actually can get the same results in a live presentation reflect his sensitivity and understanding of the consulting environment.
지정된 분포에서 난수 데이터를 생성할 수 있습니다.
and generate random data from a specified distribution.
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