如何在C++中實(shí)現(xiàn)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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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。

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。

x[i])；fprintf(fp，%lf\t，x[i])；if(i%5==4){printf(\n)；}}if(fclose(fp)==EOF){printf(Closing 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。

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(lèi)。

正態(tài)分布函數(shù)值的c語(yǔ)言代碼怎么寫(xiě)

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)。

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。

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(huà)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。。

如何在C語(yǔ)言中生成正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù),要源代碼~謝謝

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(huà)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。。

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(lèi)。

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。

在實(shí)際編程中，我們經(jīng)常需要生成隨機(jī)數(shù)。在c語(yǔ)言中我們通常使用rand方法生成隨機(jī)數(shù)，在調(diào)用rand前需要調(diào)用srand初始化隨機(jī)數(shù)種子。

C語(yǔ)言提供了一些庫(kù)函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生。

新聞名稱(chēng)：c語(yǔ)言正態(tài)分布函數(shù) 正態(tài)分布csdn
本文網(wǎng)址：http://chinadenli.net/article33/degeops.html

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