高手進(jìn),c語(yǔ)言中如何得到服從正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)?

1、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。

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2、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。

3、最后在“輸出選項(xiàng)”中選擇隨機(jī)數(shù)生成的位置。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)。

4、可以使用庫(kù)函數(shù)rand()。rand聲明于stdlib.h，其原型為 int rand(void)；功能為返回一個(gè)隨機(jī)整型值。在C語(yǔ)言中，該值是一個(gè)正數(shù)值。

5、回答：這個(gè)要看你的具體需求，有幾種方法可以推薦。

6、較復(fù)雜的：inverse CDF，直接利用累積分布函數(shù)（CDF）的反函數(shù)生成隨機(jī)數(shù)，但計(jì)算中牽扯到比較復(fù)雜的誤差函數(shù)erf（非初等函數(shù)）更好的：Box-Muller算法，在很長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)都是生成正態(tài)分布隨機(jī)數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)算法。

c語(yǔ)言,隨機(jī)產(chǎn)生正態(tài)分布,中心值為2,sigma為0.4

調(diào)試程序時(shí)，隨機(jī)數(shù)種子可以設(shè)常數(shù)，例如srand(54321)；用 rand() 產(chǎn)生均勻分布隨機(jī)數(shù) x1，x2 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。

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)。

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。。

如何用C語(yǔ)言生成一個(gè)正態(tài)分布的樣本

1、調(diào)試程序時(shí)，隨機(jī)數(shù)種子可以設(shè)常數(shù)，例如srand(54321)；用 rand() 產(chǎn)生均勻分布隨機(jī)數(shù) x1，x2 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。

2、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。

3、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。。

4、Rand(idum) 是隨機(jī)數(shù)發(fā)發(fā)生器(0~1)，idum為種子。如果使用C語(yǔ)言的隨機(jī)數(shù)，則上面不需要傳入種子。

分享名稱：生成正態(tài)分布函數(shù)c語(yǔ)言 生成正態(tài)分布數(shù)據(jù)
文章位置：http://chinadenli.net/article46/depgehg.html

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