我是靠谱客的博主 糊涂春天,最近开发中收集的这篇文章主要介绍使用 C / C++ 产生符合正态分布的随机数使用 C / C++ 产生符合正态分布的随机数,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

使用 C / C++ 产生符合正态分布的随机数

利用有box 和 muller 提供的,在 knuth的网上讨论过的方法 (比较常用的方法)

目的:Box-Muller,一般是要得到服从正态分布的随机数,
基本思想: 先得到服从均匀分布的随机数; 然后再将服从均匀分布的随机数转变为服从正态分布.
Box-Muller 是产生随机数的一种方法。Box-Muller 算法隐含的原理非常深奥,但结果却是相当简单。
如果在 (0,1] 值域内有两个一致的随机数字 U1 和 U2,
可以使用以下两个等式中的任一个算出一个正态分布的随机数字 Z:
 Z = R * cos( θ ) 或 Z = R * sin( θ )
 其中, R = sqrt(-2 * ln(U2)), θ = 2 * π * U1
正态值 Z 有一个等于 0 的平均值和一个等于 1 的标准偏差,可使用以下等式将 Z 映射到一个平均值为 m、标准偏差为 sd 的统计量 X:  X = m + (Z * sd)

C语言代码

#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#define PI 3.141592654double 
  double gaussrand( )
{
    static double U, V;
    static int phase = 0;
    double z;

    if(phase == 0)
    {
         U = rand() / (RAND_MAX + 1.0);
         V = rand() / (RAND_MAX + 1.0);
         Z = sqrt(-2.0 * log(U))* sin(2.0 * PI * V);
    }
    else
    {
         Z = sqrt(-2.0 * log(U)) * cos(2.0 * PI * V);
    }

    phase = 1 - phase;
    retrn Z;
}

C++代码

#include <cstdlib>
#include <cmath>
#include <limits>
double generateGaussianNoise(double mu, double sigma)
{
    const double epsilon = std::numeric_limits<double>::min();
    const double two_pi = 2.0*3.14159265358979323846;

    static double z0, z1;
    static bool generate;
    generate = !generate;

    if (!generate)
       return z1 * sigma + mu;

    double u1, u2;
    do
     {
       u1 = rand() * (1.0 / RAND_MAX);
       u2 = rand() * (1.0 / RAND_MAX);
     }
    while ( u1 <= epsilon );

    z0 = sqrt(-2.0 * log(u1)) * cos(two_pi * u2);
    z1 = sqrt(-2.0 * log(u1)) * sin(two_pi * u2);
    return z0 * sigma + mu;
}

参考文章:http://www.cnblogs.com/tsingke/p/6194737.html

最后

以上就是糊涂春天为你收集整理的使用 C / C++ 产生符合正态分布的随机数使用 C / C++ 产生符合正态分布的随机数的全部内容,希望文章能够帮你解决使用 C / C++ 产生符合正态分布的随机数使用 C / C++ 产生符合正态分布的随机数所遇到的程序开发问题。

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