0

コード: (はい、私はそれが非効率的であり、一般的に非常に悪いことを認識しています.なぜそれが機能しないのか不思議に思っています.) 数学は間違っているかもしれませんが、コーディングが間違っている可能性が最も高いです. どんな助けでもいいでしょう。

public class NormalDistribution {

static void normalDistributionDecode(double u, double sd, double x) {
    double z = ((x-u)/sd);
    System.out.println("The point "+x+" on a normal distribution "
     +"with standard deviation "+sd+" and mean "+u+" translates"
     +" to point "+z+" on a normal distribution with mean 0 and"
     +" standard distribution 1");
}

static void standardNDAlgorithm(double x) {

    double pi    = 3.1415926535;
    double e     = 2.7182818284;
    double fx    = (Math.pow(e, (-0.5*Math.pow(x , 2))))/(2*pi);
    long end     = -10;
    double fend  = (Math.pow(e, (-0.5*Math.pow(end , 2))))/(2*pi);
    double a = x-0.25;
    double b = x-0.75;
    double c = x-1.0;
    double d = x-1.25;
    double E = x-1.5;
    double f = x-1.75;
    double g = x-2.2;
    double h = x-2.25;
    double i = x-2.5;
    double j = x-2.75;
    double k = x-3.0;
    double l = x-3.25;
    double m = x-3.5;
    double n = x-3.75;
    double o = x-4.0;
    double p = x-4.25;
    double q = x-4.5;
    double r = x-4.75;
    double s = x-5.0;
    double t = x-5.25;
    double u = x-5.5;
    double v = x-5.75;
    double w = x-6.0;
    double y = x-6.25;
    double z = x-6.5;
    double cw= 0.25;
    double f1 = (Math.pow(e, (-0.5*Math.pow(a , 2))))/(2*pi);
    double f2 = (Math.pow(e, (-0.5*Math.pow(b , 2))))/(2*pi);
    double f3 = (Math.pow(e, (-0.5*Math.pow(c , 2))))/(2*pi);
    double f4 = (Math.pow(e, (-0.5*Math.pow(d , 2))))/(2*pi);
    double f5 = (Math.pow(e, (-0.5*Math.pow(E , 2))))/(2*pi);
    double f6 = (Math.pow(e, (-0.5*Math.pow(f , 2))))/(2*pi);
    double f7 = (Math.pow(e, (-0.5*Math.pow(g , 2))))/(2*pi);       
    double f8 = (Math.pow(e, (-0.5*Math.pow(h , 2))))/(2*pi);
    double f9 = (Math.pow(e, (-0.5*Math.pow(i , 2))))/(2*pi);
    double f10= (Math.pow(e, (-0.5*Math.pow(j , 2))))/(2*pi);
    double f11= (Math.pow(e, (-0.5*Math.pow(k , 2))))/(2*pi);
    double f12= (Math.pow(e, (-0.5*Math.pow(l , 2))))/(2*pi);
    double f13= (Math.pow(e, (-0.5*Math.pow(m , 2))))/(2*pi);
    double f14= (Math.pow(e, (-0.5*Math.pow(n , 2))))/(2*pi);
    double f15= (Math.pow(e, (-0.5*Math.pow(o , 2))))/(2*pi);
    double f16= (Math.pow(e, (-0.5*Math.pow(p , 2))))/(2*pi);
    double f17= (Math.pow(e, (-0.5*Math.pow(q , 2))))/(2*pi);
    double f18= (Math.pow(e, (-0.5*Math.pow(r , 2))))/(2*pi);
    double f19= (Math.pow(e, (-0.5*Math.pow(s , 2))))/(2*pi);
    double f20= (Math.pow(e, (-0.5*Math.pow(t , 2))))/(2*pi);
    double f21= (Math.pow(e, (-0.5*Math.pow(u , 2))))/(2*pi);
    double f22= (Math.pow(e, (-0.5*Math.pow(v , 2))))/(2*pi);
    double f23= (Math.pow(e, (-0.5*Math.pow(w , 2))))/(2*pi);
    double f24= (Math.pow(e, (-0.5*Math.pow(y , 2))))/(2*pi);
    double f25= (Math.pow(e, (-0.5*Math.pow(z , 2))))/(2*pi);       
    double integfx= 0.5*cw*(fend+fx+2*(f1+f2+f3+f4+f5+f6+f7+f8+f9+f10
              +f11+f12+f13+f14+f15+f16+f17+f18+f19+f20+f21+f22+f23+f24+f25));
    System.out.println(integfx);
    System.out.println(fx);
    System.out.println(f1);
}
public static void main(String[] args) {
normalDistributionDecode(0, 1, 10);
standardNDAlgorithm(10);
}
}

無視 無視 無視 無視 無視 無視 無視 無視 無視 無視 無視 無視 無視 無視 無視 無視 無視 無視 無視 無視 無視 無視 無視 無視 無視 無視 無視 無視 無視 無視 無視 無視 無視 無視 無視 無視無視 無視 無視 無視 無視 無視 無視 無視 無視 無視 無視 無視 無視 無視 無視 無視 無視 無視 無視 無視 無視 無視 無視 無視 無視 無視 無視 無視 無視 無視 無視 無視 無視 無視 無視 無視無視 無視 無視 無視 無視

4

1 に答える 1

0

シンプソンの法則を使用して確率密度関数の積分の近似を計算しようとしているようです。さまざまな方法がありますが、それは許容されるアプローチです。

各ポイントの密度を計算するために使用している式にいくつか問題があります。

(1) 分母は である必要がありますsd * sqrt(2 * pi)。

(2) 各ポイント a、b、c などは(n.nn - u)/sd、n.nn が 0.25、0.75などのようなものにする必要があります。

他の問題があるかもしれません。

于 2013-06-20T00:02:21.193 に答える