• Как продвинуть сайт на первые места?
    Вы создали или только планируете создать свой сайт, но не знаете, как продвигать? Продвижение сайта – это не просто процесс, а целый комплекс мероприятий, направленных на увеличение его посещаемости и повышение его позиций в поисковых системах.
    Ускорение продвижения
    Если вам трудно попасть на первые места в поиске самостоятельно, попробуйте технологию Буст, она ускоряет продвижение в десятки раз, а первые результаты появляются уже в течение первых 7 дней. Если ни один запрос у вас не продвинется в Топ10 за месяц, то в SeoHammer за бустер вернут деньги.
  • Сервис онлайн-записи на собственном Telegram-боте
    Тот, кто работает в сфере услуг, знает — без ведения записи клиентов никуда. Мало того, что нужно видеть свое расписание, но и напоминать клиентам о визитах тоже. Нашли самый бюджетный и оптимальный вариант: сервис VisitTime.
    Для новых пользователей первый месяц бесплатно.
    Чат-бот для мастеров и специалистов, который упрощает ведение записей:
    Сам записывает клиентов и напоминает им о визите;
    Персонализирует скидки, чаевые, кэшбэк и предоплаты;
    Увеличивает доходимость и помогает больше зарабатывать;


Иллюстрированный самоучитель по MatLab

Создание массивов со случайными элементами

  • р = randperm(n) – возвращает случайные перестановки целых чисел 1:n в векторе-строке. Пример:
>> randperm(6)
ans =
243651

Функция rand генерирует массивы случайных чисел, значения элементов которых равномерно распределены в промежутке (0, 1):

  • rand(n) – возвращает матрицу размера nхn. Если n – не скаляр, то появится сообщение об ошибке;
  • rand(m.n) или rand([m п]) – возвращают матрицу размера mxn;
  • rand(m.n,p….) или rand([m n р…]) – возвращает многомерный массив;
  • rand(size(A)) – возвращает массив того же размера и размерности, что и А, с элементами, распределенными по равномерному закону;
  • rand (без аргументов) – возвращает одно случайное число, которое изменяется при каждом последующем вызове и имеет равномерный закон распределения;
  • rand(' state') – возвращает вектор с 35 элементами, содержащий текущее состояние генератора случайных чисел с равномерным распределением. Для изменения состояния генератора можно применять следующие формы этой функции:
    • rand('state'.s) – устанавливает состояние в s;
    • rand('state',0) – сбрасывает генератор в начальное состояние;
    • rand('state' .j) – для целых j, устанавливает генератор в j-е состояние;
    • rand('state',sum(100*clock)) – каждый раз сбрасывает генератор в состояние, зависящее от времени.

Пример:

>> Y=rand(4.3)
Y=
0.9501 0.8913 0.8214
0.2311 0.7621 0.4447
0.6068 0.4565 0.6154
0.4860 0.0185 0.7919

Проверить равномерность распределения случайных чисел можно, построив большое
число точек на плоскости со случайными координатами. Это делается с помощью
следующих команд:

>> X=rand(1000.1);
>> Y=rand(1000.1);
>> plot(X,Y,'.')

Полученный при этом график показан на рис. 10.1. Нетрудно заметить, что точки довольно равномерно распределены на плоскости, так что нет оснований не доверять заданному закону распределения координат точек.

Иллюстрированный самоучитель по MatLab › Операции с векторами и матрицами › Создание массивов со случайными элементами
Рис. 10.1. Случайные точки с равномерным распределением координат на плоскости

Если Вы заметили ошибку, выделите, пожалуйста, необходимый текст и нажмите CTRL + Enter, чтобы сообщить об этом редактору.