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生成正態(tài)分布函數(shù)c語言 生成正態(tài)分布數(shù)據(jù)

高手進,c語言中如何得到服從正態(tài)分布的隨機數(shù)?

1、算法一產(chǎn)生12個(0,1)平均分布的隨機函數(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,但此算法在計算很大規(guī)模的數(shù)時 會出現(xiàn)溢出錯誤。

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2、利用瑞利分布得正態(tài)分布隨機數(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”中選擇隨機數(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)分布的隨機數(shù)。

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

5、回答:這個要看你的具體需求,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)生成隨機數(shù),但計算中牽扯到比較復(fù)雜的誤差函數(shù)erf(非初等函數(shù))更好的:Box-Muller算法,在很長時間內(nèi)都是生成正態(tài)分布隨機數(shù)的標準算法。

c語言,隨機產(chǎn)生正態(tài)分布,中心值為2,sigma為0.4

調(diào)試程序時,隨機數(shù)種子可以設(shè)常數(shù),例如srand(54321);用 rand() 產(chǎn)生均勻分布隨機數(shù) x1,x2 利用瑞利分布得正態(tài)分布隨機數(shù) y1,y2 再按要求線性縮放一下到[0.01,2] 區(qū)間。

C語言中計算一個數(shù)的N次方可以用庫函數(shù)pow來實現(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。再用以下代碼進行精確性分析:得到H1=0,說明確實是正態(tài)分布。。

如何用C語言生成一個正態(tài)分布的樣本

1、調(diào)試程序時,隨機數(shù)種子可以設(shè)常數(shù),例如srand(54321);用 rand() 產(chǎn)生均勻分布隨機數(shù) x1,x2 利用瑞利分布得正態(tài)分布隨機數(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(0,1)平均分布的隨機函數(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,但此算法在計算很大規(guī)模的數(shù)時 會出現(xiàn)溢出錯誤。

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。再用以下代碼進行精確性分析:得到H1=0,說明確實是正態(tài)分布。。

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

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