随机方法包括哪些，【CAE案例】基于随机方法和易损性分析的历史地震强度评估
导读随机方法包括哪些~该案例通过SALOME_MECA和code_aster的强大功能实现了高度自动化的随机几何生成、网格划分和力学模型建立，串联统计多个分析结果，从而生成了历史地震易损性曲线，最终成功评估了历史地震强度。这种方法也可以推广到其他建筑，或是复杂程...
01研究背景
得益于现代地震监测技术的发展，在震后快速确定地震强度这一目标已经被实现。但从历史上看，通过完整而系统的仪器测定的地震资料不过几十年。由于当时地震监测设备的匮乏，历史地震的数据采样样本少、强度不明、震中位置难以得知。因此，如果能够回溯评估历史地震的强度，对地震频发区域的抗震工作和安全保障工作有着重要的参考价值。本案例提出了一个基于结构易损性分析重新评估历史地震的方法，主要通过前后处理平台SALOME_MECA和结构仿真求解器code_aster实现。其核心是使用Bayesian updating方法，基于结构的响应、地理参数以及地面运动来计算建筑结构的易损性曲线，进而与实际观测到的建筑结构损伤情况进行对比，获取地震震级。该方法有着通用性，对于现存的各种砖石结构均适用，如简易房屋、小城堡、工业建筑等。02模型建立和计算设置
由于Bayesian updating方法获得的易损性曲线需要考虑结构响应的不确定性，因此，随机性是本案例突出的特点。在SALOME_MECA中，房屋模型的几何与网格均用python语句自动随机生成，如下所示。
下为python语句随机生成的一个三层楼房的非结构化混合网格。该模型一共包含6个面，总计1500个单元。在code_aster中对模型施加随机的地震激励，这是通过内置命令自动生成的。接着使用非线性求解器求解结构的响应，最终得到易损性曲线，加以评估地震强度。03结果展示
结构的位移场按比例加载时的非线性求解结果
地震反应谱
不同地震强度对结构损伤的影响统计
对地震震级的预测
04结论与展望
该案例通过SALOME_MECA和code_aster的强大功能实现了高度自动化的随机几何生成、网格划分和力学模型建立，串联统计多个分析结果，从而生成了历史地震易损性曲线，最终成功评估了历史地震强度。这种方法也可以推广到其他建筑，或是复杂程度更高的结构中。而对于历史地震来说，震源位置的确定、使用多种方法验证结果的准确性均十分重要，是亟需解决的问题之一。
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Java生成随机数（random()和Random类）
在 Java 中要生成一个指定范围之内的随机数字有两种方法：一种是调用 Math 类的 random() 方法，一种是使用 Random 类。
Random 类提供了丰富的随机数生成方法，可以产生 boolean、int、long、float、byte 数组以及 double 类型的随机数，这是它与 random() 方法最大的不同之处。random() 方法只能产生 double 类型的 0~1 的随机数。
Random 类位于 java.util 包中，该类常用的有如下两个构造方法。
Random()：该构造方法使用一个和当前系统时间对应的数字作为种子数，然后使用这个种子数构造 Random 对象。
Random(long seed)：使用单个 long 类型的参数创建一个新的随机数生成器。
Random 类提供的所有方法生成的随机数字都是均匀分布的，也就是说区间内部的数字生成的概率是均等的，在表 1 中列出了 Random 类中常用的方法。
表 1 Random 类的常用方法
方法 | 说明 |
boolean nextBoolean() | 生成一个随机的 boolean 值，生成 true 和 false 的值概率相等 |
double nextDouble() | 生成一个随机的 double 值，数值介于 [0,1.0)，含 0 而不包含 1.0 |
int nextlnt() | 生成一个随机的 int 值，该值介于 int 的区间，也就是 -231~231-1。如果 需要生成指定区间的 int 值，则需要进行一定的数学变换 |
int nextlnt(int n) | 生成一个随机的 int 值，该值介于 [0,n)，包含 0 而不包含 n。如果想生成 指定区间的 int 值，也需要进行一定的数学变换 |
void setSeed(long seed) | 重新设置 Random 对象中的种子数。设置完种子数以后的 Random 对象 和相同种子数使用 new 关键字创建出的 Random 对象相同 |
long nextLong() | 返回一个随机长整型数字 |
boolean nextBoolean() | 返回一个随机布尔型值 |
float nextFloat() | 返回一个随机浮点型数字 |
double nextDouble() | 返回一个随机双精度值 |
例 1
下面编写一个 Java 程序，演示如何使用 Random 类提供的方法来生成随机数。具体代码如下:本实例每次运行时结果都不相同，这就实现了随机产生数据的功能。该程序的运行结果如下：
生成的[0,1.0]区间的小数是：0.8773165855918825
生成的[0,7.0]区间的小数是：6.407083074782282
生成的[0,10]区间的整数是：5
生成的[-3,15]区间的整数是：4
生成一个随机长整型值：-8462847591661221914
生成一个随机布尔型值：false
生成一个随机浮点型值：0.6397003
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例 2
Math 类的 random() 方法没有参数，它默认会返回大于等于 0.0、小于 1.0 的 double 类型随机数，即 0<=随机数<1.0。对 random() 方法返回的数字稍加处理，即可实现产生任意范围随机数的功能。
下面使用 random() 方法实现随机生成一个 2~100 偶数的功能。具体代码如下：由于 m+(int)(Math.random()*n) 语句可以获取 m~m+n 的随机数，所以 2+(int)(Math. random()*(102-2)) 表达式可以求出 2~100 的随机数。在产生这个区间的随机数后还需要判断是否为偶数，这里使用了对 2 取余数，如果余数不是零，说明随机数是奇数，此时将随机数加 1 后再输出。
该程序的运行结果如下：
随机数是：20
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想中彩票吗？这4种预测方法必须掌握！
预测彩票一直以来都是一个让人充满期待的话题。毕竟，每个人都渴望有一次大的中奖，而预测彩票则可能是实现这一愿望的一种方式。虽然彩票是一种完全随机的游戏，每次开奖结果都是独立的，但是有些人仍然在试预测下一期的开奖结果。这篇文章将探讨预测彩票的一些常见方法和技巧，并讨论它们的优缺点。历史数据分析法
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数学统计学方法是利用数学模型和统计学方法对彩票数据进行分析和预测。其中比较常见的方法包括概率论、随机过程、回归分析和人工神经网络等。这种方法的优点是可以考虑多种因素对彩票开奖的影响，并且可以对结果进行量化和验证，具有一定的科学性。缺点是需要具备较强的数学和统计学知识，对数据的处理和分析要求较高。
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心理学方法是根据彩民的心理特点和行为模式来预测彩票开奖结果。其中比较常见的方法包括群体心理学、心理学测试和人格分析等。这种方法的优点是可以考虑彩民的心理状态和行为习惯，从而做出更为准确的预测。缺点是受到个体差异的影响较大，预测结果不稳定，而且需要进行大量的实地调查和分析。
人工智能方法
人工智能是一种新兴的预测方法。它使用机器学习和人工智能技术，来分析大量的数据，预测未来可能出现的中奖号码。这种方法的优点是它可以分析大量的数据，可以发现数字之间的关联性和模式。但是，由于彩票是纯随机的，所以这种方法也并不能完全准确地预测中奖号码。
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