高斯分布函数c语言编程,c语言 写高斯分布函数
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利用有box 和 muller 提供的,在 knuth的网上讨论过的方法 Box-Muller,一般是要得到服从正态分布的随机数,
基本思想: 先得到服从均匀分布的随机数; 然后再将服从均匀分布的随机数转变为服从正态分布.
https://www.cnblogs.com/tsingke/p/5866672.html
用c语言 产生服从均匀分布, 瑞利分布,莱斯分布,高斯分布的随机数 以及柯西分布
Box-Muller 是产生随机数的一种方法。结果却是相当简单。
如果在 (0,1] 值域内有两个一致的随机数字 U1 和 U2,可以使用以下两个等式中的任一个算出一个正态分布的随机数字 Z:
Z = R * cos( θ ) 或 Z = R * sin( θ )
其中, R = sqrt(-2 * ln(U2)), θ = 2 * π * U1
正态值 Z 有一个等于 0 的平均值和一个等于 1 的标准偏差,可使用以下等式将 Z 映射到一个平均值为 m、标准偏差为 sd 的统计量 X:
X = m + (Z * sd)
C代码: (计算机编程中, log函数==ln()函数,以e为底的自然对数, log10 才是以10为底的函数)
#include
#include
#include
#define PI 3.141592654
main(){
double d,b;
double gaussrand(double,double);
printf("输入两个数:u=o=");
scanf("%lf %lf",&d,&b);
gaussrand(d,b);
printf("%1lf",gaussrand(d,b));
}
double gaussrand(double v,double e ){
double U, V;
int phase = 0;
double z;
if(phase == 0)
{
U = rand() / (RAND_MAX + 1.0);
V = rand() / (RAND_MAX + 1.0);
z = sqrt(-2.0 * log(V))* sin(2.0 * PI * U);
}
else
{
z = sqrt(-2.0 * log(V)) * cos(2.0 * PI * U);
}
phase = 1 - phase;
z=z*sqrt(e)+v;
return z;
}
这样生成的高斯分布随机数序列的期望为0.0,方差为1.0。若指定期望为E,方差为V,则只需增加:GaussRand() * V + E
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