数据集目录，其中包含傅雷准随机序列的示例.rar资源-CSDN文库

共20个文件

txt：13个

eps：3个

png：3个

版权申诉

数据集

训练数据集

33 浏览量 2022-11-13 22:31:01 上传评论收藏 1.2MB RAR 举报

数据集是机器学习和数据分析领域中的重要组成部分，它包含了用于训练模型或进行研究的数据样本。在本案例中，我们关注的是一份名为“数据集目录，其中包含傅雷准随机序列的示例.rar”的压缩包文件。这个数据集显然属于经典数据集类别，意味着它在相关领域具有广泛的应用价值和研究历史。傅雷准随机序列，也被称为傅立叶伪随机序列（Faure Quasi-Random Sequence），是由法国数学家Gerhard Faure提出的。这种序列在数值模拟和蒙特卡洛方法中非常有用，因为它们具有更好的空间填充性质相比传统的随机数序列。傅雷序列在统计上具有低的 discrepancy，这意味着它们在高维空间中分布更加均匀，这对于避免局部聚集和减少模拟误差至关重要。在压缩包内，文件名为“faure”，很可能是指一系列傅雷序列的不同实例或不同参数设置。这些数据可能以不同的文件格式存在，如.txt、.csv或.npz，用于存储不同维度的傅雷序列值。用户可以加载这些数据文件，分析序列的性质，或者将其作为输入，用以测试和训练各种算法，比如优化算法、蒙特卡洛模拟或者深度学习模型的初始化。对于训练数据集而言，傅雷序列可以用于生成复杂问题的模拟数据，特别是在需要高维随机性但又希望保持一定程度的可预测性的场景下。例如，在机器学习的强化学习领域，傅雷序列可以生成环境的动态，帮助测试智能体在复杂环境下的决策能力。此外，它们还可以在计算机图形学中用于生成逼真的随机分布，如模拟星系分布或粒子系统。对于数据科学家和研究人员，理解并掌握傅雷序列的特性及其应用非常重要。这不仅需要了解其生成原理，包括阶数选择、线性同余法等，还需要熟悉如何在实际问题中有效地利用这些序列。同时，掌握如何读取和处理压缩包内的数据文件也是必要的技能，这可能涉及到编程语言如Python中的pandas库或numpy库来处理数据，以及了解如何解压和操作rar文件。这份数据集提供了一个研究和应用傅雷准随机序列的平台，涵盖了从理论到实践的多个方面，对于深化对数值方法的理解，以及在各种计算任务中优化随机性有重要价值。无论是教学、研究还是工程实践，都值得深入探讨和利用。

资源推荐

资源详情

资源评论

收起资源包目录

数据集目录，其中包含傅雷准随机序列的示例.rar （20个子文件）

faure

faure_16_01000.txt 376KB

faure_02_00010.txt 490B

faure_07_00100.txt 17KB

faure_16_00100.txt 38KB

faure_02_01000.eps 159KB

faure_16_10000.txt 3.67MB

faure_07_00010.txt 2KB

faure_03_00025.txt 2KB

faure_02_01000.txt 48KB

faure_16_00010.txt 4KB

faure_02_10000.txt 479KB

faure_02_00100.png 9KB

faure_07_10000.txt 1.61MB

faure_07_01000.txt 165KB

faure_02_00100.txt 5KB

faure_02_00010.png 5KB

faure_02_00010.eps 3KB

faure_02_00100.eps 17KB

plot_points.inp 305B

faure_02_01000.png 29KB

0.9999880269632787 0.8056057757929144 0.1198740436536919 0.6486751834867878 0.3906801882161372E-01 0.8792878437758168 0.8198536894912657 0.5009039642724584 0.6317812286730283 0.8007207768106224 0.6547814322146527 0.8998455478262952 0.1276086253756540 0.3703260257899212E-01 0.2198129811664132 0.3230085846673292 0.7042962777237426E-06 0.7393420605032762E-01 0.9946008647349698 0.7862221336374015 0.6471496777492380E-01 0.7918135417862503 0.2862640392659261 0.2779667248180627 0.9710738475776082 0.9743784057126880 0.2536854063472589 0.2482376746390658 0.8023258680275549 0.1164384864109555 0.8034393604426362 0.9496301388097533 0.5882423370804243E-01 0.1327577354620923 0.5342439414673449E-01 0.8450456630491662 0.1235384971866885 0.8506370711980150 0.3450875686776909 0.3367902542298274 0.2989737698937288E-01 0.3320193512445268E-01 0.3125089357590236 0.3070612040508305 0.8611493974393196 0.1752620158227201 0.8622628898544009 0.8453668221518083E-02 0.1176477631198071 0.1915812648738570 0.1122479235584992 0.9038691924609309 0.1823620265984532 0.9094606006097797 0.4039110980894555 0.3956137836415920 0.8872090640113758E-01 0.9202546453621739E-01 0.3713324651707883 0.3658847334625951 0.9199729268510843 0.2340855452344849 0.9210864192661656 0.6727719763328278E-01 0.1764712925315718 0.2504047942856217 0.1710714529702639 0.9626927218726956 0.2411855560102179 0.9682841300215445 0.4627346275012202 0.4544373130533567 0.1475444358129023 0.1508489939479821 0.4301559945825530 0.4247082628743599 0.9787964562628491 0.2929090746462496 0.9799099486779304 0.1261007270450475 0.2352948219433365 0.3092283236973865 0.2298949823820286 0.2151625128446034E-01 0.3000090854219827 0.2710765943330913E-01 0.5215581569129849 0.5132608424651215 0.2063679652246670 0.2096725233597468 0.4889795239943177 0.4835317922861246 0.3761998567461371E-01 0.3517326040580143 0.3873347808969495E-01 0.1849242564568122 0.2941183513551012 0.3680518531091511 0.2887185117937934 0.8033978069622505E-01 0.3588326148337473 0.8593118884507384E-01 0.5803816863247496 0.5720843718768862 0.2651914946364317 0.2684960527715115 0.5478030534060826 0.5423553216978894 0.9644351508637843E-01 0.4105561334697790 0.9755700750145967E-01 0.2437477858685769 0.3529418807668659 0.4268753825209158 0.3475420412055581 0.1391633101079897 0.4176561442455121 0.1447547182568385 0.6392052157365143 0.6309079012886509 0.3240150240481964 0.3273195821832762 0.6066265828178473 0.6011788511096541 0.1552670444981431 0.4693796628815437 0.1563805369132243 0.3025713152803416 0.4117654101786307 0.4856989119326806 0.4063655706173228 0.1979868395197544 0.4764796736572768 0.2035782476686032 0.6980287451482791 0.6897314307004156 0.3828385534599610 0.3861431115950408 0.6654501122296120 0.6600023805214188 0.2140905739099078 0.5282031922933084 0.2152040663249890 0.3613948446921063 0.4705889395903954 0.5445224413444452 0.4651891000290875 0.2568103689315192 0.5353032030690416 0.2624017770803680 0.7568522745600437 0.7485549601121803 0.4416620828717258 0.4449666410068056 0.7242736416413766 0.7188259099331834 0.2729141033216726 0.5870267217050731 0.2740275957367537 0.4202183741038710 0.5294124690021601 0.6033459707562099 0.5240126294408521 0.3156338983432839 0.5941267324808063 0.3212253064921327 0.8156758039718084 0.8073784895239450 0.5004856122834905 0.5037901704185703 0.7830971710531414 0.7776494393449481 0.3317376327334373 0.6458502511168378 0.3328511251485184 0.4790419035156357 0.5882359984139248 0.6621695001679746 0.5828361588526169 0.3744574277550485 0.6529502618925710 0.3800488359038974 0.8744993333835731 0.8662020189357097 0.5593091416952553 0.5626136998303350 0.8419207004649061 0.8364729687567128 0.3905611621452019 0.7046737805286025 0.3916746545602832 0.5378654329274004 0.6470595278256895 0.7209930295797392 0.6416596882643816 0.4332809571668133 0.7117737913043356 0.4388723653156621 0.9333228627953378 0.9250255483474744 0.6181326711070200 0.6214372292420998 0.9007442298766708 0.8952964981684776 0.4493846915569666 0.7634973099403671 0.4504981839720479 0.5966889623391651 0.7058830572374543 0.7798165589915039 0.7004832176761463 0.4921044865785780 0.7705973207161003 0.4976958947274268 0.9921463922071025 0.9838490777592391 0.6769562005187847 0.6802607586538645 0.9595677592884355 0.9541200275802423 0.5082082209687314 0.8223208393521318 0.5093217133838127 0.6555124917509298 0.7647065866492190 0.8386400884032686 0.7593067470879109 0.5509280159903427 0.8294208501278650 0.5565194241391915 0.5096992161886725E-01 0.4267260717100384E-01 0.7357797299305493 0.7390842880656291 0.1839128870020009E-01 0.1294355699200694E-01 0.5670317503804961 0.8811443687638966 0.5681452427955774 0.7143360211626945 0.8235301160609837 0.8974636178150334 0.8181302764996756 0.6097515454021074 0.8882443795396298 0.6153429535509563 0.1097934510306320 0.1014961365827686 0.7946032593423140 0.7979078174773938 0.7721481811196480E-01 0.7176708640377166E-01 0.6258552797922609 0.9399678981756613 0.6269687722073422 0.7731595505744592 0.8823536454727483 0.9562871472267981 0.8769538059114403 0.6685750748138721 0.9470679089513945 0.6741664829627210 0.1686169804423966 0.1603196659945332 0.8534267887540787 0.8567313468891585 0.1360383475237295 0.1305906158155364 0.6846788092040256 0.9987914275874260 0.6857923016191069 0.8319830799862239 0.9411771748845129 0.1511067663856290E-01 0.9357773353232051 0.7273986042256367 0.5891438363159106E-02 0.7329900123744856 0.2274405098541613 0.2191431954062979 0.9122503181658435 0.9155548763009232 0.1948618769354942 0.1894141452273010 0.7435023386157902 0.5761495699919077E-01 0.7446158310308715 0.8908066093979886 0.3460911908734471E-02 0.1362179430745491 0.1157081311709559 0.9661529294851524 0.3034692930344394 0.8939139645753058E-01 0.6426654233489711 0.6931916383128724 0.4451222904841825 0.5072503780310270 0.8453809080773628 0.8987567057809343 0.5116684285811882 0.8257810469645886 0.6304289798197988 0.8354432875986807 0.6228444132049917E-01 0.1950414724863137 0.1745316605827207 0.2497645889691709E-01 0.3622928224462041 0.1482149258692953 0.7014889527607359 0.7520151677246371 0.5039458198959473 0.5660739074427917 0.9042044374891275 0.9575802351926990 0.5704919579929529 0.8846045763763534 0.6892525092315636 0.8942668170104454 0.1211079707322639 0.2538650018980785 0.2333551899944854 0.8379998830868179E-01 0.4211163518579688 0.2070384552810600 0.7603124821725005 0.8108386971364018 0.5627693493077121 0.6248974368545565 0.9630279669008922 0.1640376460446369E-01 0.629315487

评论收藏

内容反馈

版权申诉