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saint001 2002-06-17
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由（0，1）均匀分布转换成正态分布，概率书上的三种方法：
第一种就是那种求分布函数反函数的方法，但对正态分布不太可行，不大好编程；
第二种是由瑞利分布导出的公式，
若x1,x2是（0，1）上的均匀分布
则y1=(-2*ln(x1))^.5*cos(2*pi*x2)
y2=(-2*ln(x2))^.5*sin(2*pi*x1)
是标准正态分布的随机数
第三种是近似生成，独立同分布的多个随机变量和的分布趋近于正态分布,
取k个均匀分布的(0,1)随机变量x1,x2,...,xk,则它们的和近似服从正态分布.
实践中,取k=12,(因为D(xi)=1/12),则新的随机变量y=x1+x2+...+x12-6可以满足一般精度下的N(0,1)的要求.(因 E(y)=0,D(y)=12*1/12=1)'.
c语言中可用stdlib库中的函数来生成(0,1)中的随机数
1.0*rand()/RAND_MAX
RAND_MAX为stdlib.h中已定义的rand函数产生的最大的随机数.
第一种就是那种求分布函数反函数的方法，但对正态分布不太可行，不大好编程；
第二种是由瑞利分布导出的公式，
若x1,x2是（0，1）上的均匀分布
则y1=(-2*ln(x1))^.5*cos(2*pi*x2)
y2=(-2*ln(x2))^.5*sin(2*pi*x1)
是标准正态分布的随机数
第三种是近似生成，独立同分布的多个随机变量和的分布趋近于正态分布,
取k个均匀分布的(0,1)随机变量x1,x2,...,xk,则它们的和近似服从正态分布.
实践中,取k=12,(因为D(xi)=1/12),则新的随机变量y=x1+x2+...+x12-6可以满足一般精度下的N(0,1)的要求.(因 E(y)=0,D(y)=12*1/12=1)'.
c语言中可用stdlib库中的函数来生成(0,1)中的随机数
1.0*rand()/RAND_MAX
RAND_MAX为stdlib.h中已定义的rand函数产生的最大的随机数.
fatboyslim 2002-06-16
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王宏伟80 2002-06-16
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在C语言的库函数里面有一个函数是有这样功能的
你找找吧，我忘了具体的名称了.
你找找吧，我忘了具体的名称了.
yhsoft 2002-06-16
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其实我现在用的就是Matlab中的Randn（）来产生正态分布的随机数。整个控制部分用VC写的，计算由Matlab的库函数负责，可现在有可能需要自己写这个函数。
huwei_008 2002-06-16
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帮你up一下吧,主要是现在学习加上其他事实在很忙,没办法
过段时间我想我能想出来
过段时间我想我能想出来
ml_jack 2002-06-16
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设 F(X)正态分布的分布函数
rnd(0,1)为产生(0,1)间均匀分布随机数的发生函数
则Y=G(rnd(0,1))得到的随机数符合正态分布(其中G(X)为F(X)的反函数)
以上结论只需F(X)为一种分布的分布函数即可，即可对应分布的产生随机数
参见：Matlab中的随机数产生函数
rnd(0,1)为产生(0,1)间均匀分布随机数的发生函数
则Y=G(rnd(0,1))得到的随机数符合正态分布(其中G(X)为F(X)的反函数)
以上结论只需F(X)为一种分布的分布函数即可，即可对应分布的产生随机数
参见：Matlab中的随机数产生函数
