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)
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C语言 产生标准正态分布或高斯分布 随机数
1 #include 2 #include 3 4 #define NSUM 25 5 6 double gaussrand() 7 { 8 double x = 0; 9 int i; 10 for(i = 0; i < NSUM; i++) 11 { 12 x += (double)rand() / RAND_MAX; 13 } 14 15 x -= NSUM / 2.0; 16 x /= sqrt(NSUM / 12.0); 17 18 return x; 19 }
2.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)
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)
1 #include <stdlib.h> 2 #include <stdio.h> 3 #define PI 3.141592654double
double gaussrand( ) 4 { 5 static double U, V; 6 static int phase = 0; 7 double z; 8 9 if(phase == 0) 10 { 11 U = rand() / (RAND_MAX + 1.0); 12 V = rand() / (RAND_MAX + 1.0); 13 Z = sqrt(-2.0 * log(U))* sin(2.0 * PI * V); 14 } 15 else 16 { 17 Z = sqrt(-2.0 * log(U)) * cos(2.0 * PI * V); 18 } 19 20 phase = 1 - phase; 21 retrn Z; 22 }
C++代码:
1 #include <cstdlib> 2 #include <cmath> 3 #include <limits> 4 double generateGaussianNoise(double mu, double sigma) 5 { 6 const double epsilon = std::numeric_limits<double>::min(); 7 const double two_pi = 2.0*3.14159265358979323846; 8 9 static double z0, z1; 10 static bool generate; 11 generate = !generate; 12 13 if (!generate) 14 return z1 * sigma + mu; 15 16 double u1, u2; 17 do 18 { 19 u1 = rand() * (1.0 / RAND_MAX); 20 u2 = rand() * (1.0 / RAND_MAX); 21 } 22 while ( u1 <= epsilon ); 23 24 z0 = sqrt(-2.0 * log(u1)) * cos(two_pi * u2); 25 z1 = sqrt(-2.0 * log(u1)) * sin(two_pi * u2); 26 return z0 * sigma + mu; 27 }
1 #include <stdlib.h> 2 #include <stdio.h> 3 double gaussrand() 4 { 5 static double V1, V2, S; 6 static int phase = 0; 7 double X; 8 9 if(phase == 0) 10 { 11 do{ 12 double U1 = (double)rand() / RAND_MAX; 13 double U2 = (double)rand() / RAND_MAX; 14 15 V1 = 2 * U1 - 1; 16 v2 = 2 * U2 - 1; 17 S = V1 * V1 + V2 * V2; 18 }while( S >= 1 || S ==0) 19 20 X = V1 * sqrt (-2 * log(S) / S); 21 } 22 else 23 { 24 X = V2 * sqrt(-2 * log(S) / S); 25 } 26 27 phase = 1 - phase; 28 return X; 29 }
参考: http://blog.chinaunix.net/uid-22666248-id-357093.html
https://en.wikipedia.org/wiki/Box%E2%80%93Muller_transform
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原文地址:http://www.cnblogs.com/tsingke/p/6194737.html