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一般有两种算法:算法一产生12个(0,1)平均分布的随机函数,用大数定理可以模拟出正态分布。算法二用到了数学中的雅可比变换,直接生成正态分布,但此算法在计算很大规模的数时 会出现溢出错误。
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error\n);}}把生成的数据放入txt文件中,再导入matlab中,查看是否符合正态分布。matlab中用normplot()画图如下:很接近红线,说明很符合正态分布。再用以下代码进行精确性分析:得到H1=0,说明确实是正态分布。。
利用瑞利分布得正态分布随机数 y1,y2 再按要求线性缩放一下到[0.01,2] 区间。
1、调试程序时,随机数种子可以设常数,例如srand(54321);用 rand() 产生均匀分布随机数 x1,x2 利用瑞利分布得正态分布随机数 y1,y2 再按要求线性缩放一下到[0.01,2] 区间。
2、一般有两种算法:算法一产生12个(0,1)平均分布的随机函数,用大数定理可以模拟出正态分布。算法二用到了数学中的雅可比变换,直接生成正态分布,但此算法在计算很大规模的数时 会出现溢出错误。
3、random.h中的rand_normal函数实现有误,或者调用有误。
C语言中计算一个数的N次方可以用库函数pow来实现。
算法一产生12个(0,1)平均分布的随机函数,用大数定理可以模拟出正态分布。算法二用到了数学中的雅可比变换,直接生成正态分布,但此算法在计算很大规模的数时 会出现溢出错误。
利用瑞利分布得正态分布随机数 y1,y2 再按要求线性缩放一下到[0.01,2] 区间。
解:【用“Φ(.)”表示标准正态du分布函数N(0,1)的值】∵X~N(3,4),∴(X-3)/2~N(0,1)。∴(1)P{,X,2}=P(X2)+P(X-2)。
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