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公开(公告)号：CN112071376A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010855342.7
申请日：2020-08-24
Applicant: 武汉大学
IPC: G16C60/00
Abstract: 本发明涉及一种直接生成对数正态随机场的模拟方法。在n维空间中生成随机分布的种子，并将相互独立且服从对数正态分布的随机数赋值给每个种子，任意一点周围一定范围内的所有随机数相乘得到该点的随机函数。基于对数正态分布的可乘性，目标随机场的边缘分布为对数正态分布；基于对数正态分布和正态分布的关系可得到目标随机场的自相关系数为随两点间距离递减的非负函数。本发明利用对数正态分布的可乘性，直接生成对数正态随机场。生成对数正态随机场的步骤简单易懂，只需生成服从对数正态分布的随机数并对一定数量的随机数进行求积，计算效率高，对软件要求低。且生成的对数正态随机场的连续性、平稳性和遍历性能得到一定的保证。
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公开(公告)号：CN113705780B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202110935610.0
申请日：2021-08-16
Applicant: 武汉大学
IPC: G06N3/047
Abstract: 本发明公开了一种基于伽玛随机场生成非正态随机场的无记忆转换方法，根据目标非正态随机场的边缘分布和相关长度确定基础伽玛随机场的边缘分布和相关长度，生成基础伽玛随机场，通过无记忆性转换公式得到目标非正态随机场，本发明提供的一种基于伽玛随机场生成非正态随机场的无记忆转换方法，可生成指定边缘分布的目标非正态随机场；目标非正态随机场和基础伽玛随机场的相关长度相近，随机场的变异系数小于等于1时，多种目标非正态随机场与基础伽玛随机场相关长度的相对误差在1％以内。
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公开(公告)号：CN113705780A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110935610.0
申请日：2021-08-16
Applicant: 武汉大学
IPC: G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于伽玛随机场生成非正态随机场的无记忆转换方法，根据目标非正态随机场的边缘分布和相关长度确定基础伽玛随机场的边缘分布和相关长度，生成基础伽玛随机场，通过无记忆性转换公式得到目标非正态随机场，本发明提供的一种基于伽玛随机场生成非正态随机场的无记忆转换方法，可生成指定边缘分布的目标非正态随机场；目标非正态随机场和基础伽玛随机场的相关长度相近，随机场的变异系数小于等于1时，多种目标非正态随机场与基础伽玛随机场相关长度的相对误差在1％以内。
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公开(公告)号：CN112071377A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010855344.6
申请日：2020-08-24
Applicant: 武汉大学
IPC: G16C60/00
Abstract: 本发明公开了一种直接生成多峰正态随机场的模拟方法。首先在n维空间中生成随机分布的种子，根据需要峰的数量将空间分成若干子区域，将相互独立且服从正态分布的随机数赋值给对应子区域内的种子，任意一点的随机函数为该点周围一定数量随机数的和。基于正态分布的可加性，目标随机场的边缘分布为正态分布；目标随机场的自相关系数是随两点间距离递减的非负函数。本发明有以下优点：生成随机场的步骤简单易懂，只需生成服从正态分布的随机数并对一定数量的随机数进行求和，计算效率高，对软件要求低。可生成含多个边缘分布的随机场，且各子区域之间可实现自然过渡，对模拟多峰分布有重要意义。
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