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

1、下面提出了一種已知概率密度函數(shù)的分布的隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生方法，以典型的正態(tài)分布為例來說名任意分布的隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生方法。

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2、可以使用庫函數(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語言中，該值是一個(gè)正數(shù)值。

3、在C語言中，rand()函數(shù)可以用來產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)，但是這不是真真意義上的隨機(jī)數(shù)，是一個(gè)偽隨機(jī)數(shù)，是根據(jù)一個(gè)數(shù)，可以稱它為種子。

4、本文由青松原創(chuàng)并依GPL-V2及其后續(xù)版本發(fā)放，轉(zhuǎn)載請注明出處且應(yīng)包含本行聲明。\x0d\x0a\x0d\x0aC++中常用rand()函數(shù)生成隨機(jī)數(shù)，但嚴(yán)格意義上來講生成的只是偽隨機(jī)數(shù)（pseudo-random integral number）。

5、C語言提供了一些庫函數(shù)來實(shí)現(xiàn)隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生。

c語言,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。

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，說明確實(shí)是正態(tài)分布。。

我們要產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)就是這里的橫坐標(biāo)。基于以上思想，我們可以用程序?qū)崿F(xiàn)在一定范圍內(nèi)服從正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)。

如何用C語言生成一個(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、random.h中的rand_normal函數(shù)實(shí)現(xiàn)有誤，或者調(diào)用有誤。

4、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，說明確實(shí)是正態(tài)分布。。

5、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語言的隨機(jī)數(shù)，則上面不需要傳入種子。

6、“平均值”和“標(biāo)準(zhǔn)偏差”是與分布形態(tài)相關(guān)的兩個(gè)參數(shù)，根據(jù)實(shí)際的需要進(jìn)行輸入。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)。

文章題目：c語言有正態(tài)分布函數(shù)嗎 c語言有正態(tài)分布函數(shù)嗎怎么寫
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