《随机模拟方法与应用》课程大作业 2015年度春季学期 -x2 考忠如下瑞利分布，其概率密度面数为：)产后，我首先考志了从该分 布中随机产生l000个样本来近似该概率密度分布函数的情形，若取总循环次数total number 为500,000，g=1,每隔500次收集一次，共得到最终样本数为1000。其matlab源代码如 下： c1eara11;号5110109140吴凯斌《随机模拟方法与应用》大作业程序辅导老师：肖柳青 close all; sigma=l；号给定分布中sigma的数值 j=1; total Num=500000; 号定义模拟总次数和样本总数 sample num=5000; sample=zeros(1,total Num); 号设置样本存储空间 =5*rand(1); sample(j)=x; for i=1:total Num 号设置建议密度函数 &fy=1/sqrt (2*pi)*exp(-(y-x)2/2) z=randn(1)+sample(j); u=rand(1); 号计算alpha的值，alpha=pi(y)*g(y,x)/(pi()*g(,y) 1f(z>=0) alpha=z/sigma2*exp(-z2/2/sigma2)/(sample(j)/sigma2*exp (-sample (j) ^2/2/sigma^2)); else alpha=0; end alpha=min(1,alpha); if(u<=alpha) sample(j+1)=z; else sample(j+1)=sample(j); end j=j+1; 4《随机模拟方法与应用》课程大作业 2015 年度 春季学期 4 考虑如下瑞利分布，其概率密度函数为： 2 2 2 ( ) exp( ) 2 x x f x     ，我首先考虑了从该分 布中随机产生 1000 个样本来近似该概率密度分布函数的情形，若取总循环次数 total_number 为 500,000， 1，每隔 500 次收集一次，共得到最终样本数为 1000。其 matlab 源代码如 下： clear all; %5110109140_吴凯斌 《随机模拟方法与应用》大作业程序 辅导老师：肖柳青 close all; sigma=1; %给定分布中sigma的数值 j=1; total_Num=500000; %定义模拟总次数和样本总数 sample_num=5000; sample=zeros(1,total_Num); %设置样本存储空间 x=5*rand(1); sample(j)=x; for i=1:total_Num %设置建议密度函数 %fy=1/sqrt(2*pi)*exp(-(y-x)^2/2) z=randn(1)+sample(j); u=rand(1); %计算alpha的值, alpha=pi(y)*q(y,x)/(pi(x)*q(x,y)) if(z>=0) alpha=z/sigma^2*exp(-z^2/2/sigma^2)/(sample(j)/sigma^2*exp(-sample(j) ^2/2/sigma^2)); else alpha=0; end alpha=min(1,alpha); if(u<=alpha) sample(j+1)=z; else sample(j+1)=sample(j); end j=j+1;