請(qǐng)問(wèn):C語(yǔ)言中怎么計(jì)算正態(tài)分布函數(shù)?

C語(yǔ)言中計(jì)算一個(gè)數(shù)的N次方可以用庫(kù)函數(shù)pow來(lái)實(shí)現(xiàn)。

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算法一產(chǎn)生12個(gè)（0，1）平均分布的隨機(jī)函數(shù)，用大數(shù)定理可以模擬出正態(tài)分布。算法二用到了數(shù)學(xué)中的雅可比變換，直接生成正態(tài)分布，但此算法在計(jì)算很大規(guī)模的數(shù)時(shí) 會(huì)出現(xiàn)溢出錯(cuò)誤。

利用瑞利分布得正態(tài)分布隨機(jī)數(shù) y1，y2 再按要求線性縮放一下到[0.01，2] 區(qū)間。

解：【用“Φ(.)”表示標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)du分布函數(shù)N(0，1)的值】∵X~N(3，4)，∴(X-3)/2~N(0，1)。∴(1)P{，X，2}=P(X2)+P(X-2)。

正態(tài)分布密度函數(shù)公式：f(x)=exp{-(x-μ）/2σ}/[√（2π）σ］。計(jì)算時(shí)，先算出平均值和標(biāo)準(zhǔn)差μ、σ，代入正態(tài)分布密度函數(shù)表達(dá)式，給定x值，即可算出f值。

求大神給出用C語(yǔ)言編程生成正態(tài)分布隨機(jī)數(shù)的程序,要不是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布...

一般有兩種算法：算法一產(chǎn)生12個(gè)（0，1）平均分布的隨機(jī)函數(shù)，用大數(shù)定理可以模擬出正態(tài)分布。算法二用到了數(shù)學(xué)中的雅可比變換，直接生成正態(tài)分布，但此算法在計(jì)算很大規(guī)模的數(shù)時(shí) 會(huì)出現(xiàn)溢出錯(cuò)誤。

error\n)；}}把生成的數(shù)據(jù)放入txt文件中，再導(dǎo)入matlab中，查看是否符合正態(tài)分布。matlab中用normplot()畫圖如下：很接近紅線，說(shuō)明很符合正態(tài)分布。再用以下代碼進(jìn)行精確性分析：得到H1=0，說(shuō)明確實(shí)是正態(tài)分布。。

利用瑞利分布得正態(tài)分布隨機(jī)數(shù) y1，y2 再按要求線性縮放一下到[0.01，2] 區(qū)間。

include randomdefault_random_engine gen；normal_distributiondouble randn(mu， sigma)；double t = randn(gen)；具體詳見(jiàn)random庫(kù)的normal_distribution類。

單擊“確定”按鈕即可生成一組符合參數(shù)要求的正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)。

c語(yǔ)言求概率

我想是因?yàn)閒or (i=1；b=1；i++)這一句無(wú)效。前面b=0，循環(huán)條件是b=1，所以不循環(huán)的。另外b=b+0.1*pow(0.9，i-1)；這句的0.1后面應(yīng)該加上f，否則類型不對(duì)。

c=rand()%7+1；printf(所抽到的三個(gè)球?yàn)椋?d%d%d\n，a，b，c)；sum=a+b+c；if (sum=15){j++；} k=j/500.0；} printf(\n%lf\n，k)；return 0；} 你看這個(gè)程序，可以運(yùn)行出來(lái)K的值。

printf(概率為：%d/%d\n，ok，total)；printf(百分?jǐn)?shù)： %.2f%c，per，c)；getch()；}//--- 運(yùn)行結(jié)果：150/243 673 當(dāng)然，你還可以加一個(gè)約分函數(shù)使得結(jié)果為最簡(jiǎn)分?jǐn)?shù)。這里就不再討論了。

用一個(gè)數(shù)組存放這100個(gè)概率。然后隨機(jī)生成N個(gè)0~99的數(shù)。以隨機(jī)生成的數(shù)為下標(biāo)讀取數(shù)組里的數(shù)。然后相乘。

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