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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。
Rand(idum) 是随机数发发生器(0~1),idum为种子。如果使用C语言的随机数,则上面不需要传入种子。
1、C语言中计算一个数的N次方可以用库函数pow来实现。
2、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。
3、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。。
4、既然产生的不是伪随机数,那么随机源就是问题的关键。随机源可以通过侦听和统计系统中的各种事件来模拟实现;这是一个很难的问题。通过C调用Matlab的功能就简单多了。
C语言中计算一个数的N次方可以用库函数pow来实现。
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。
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。
x[i]);fprintf(fp,%lf\t,x[i]);if(i%5==4){printf(\n);}}if(fclose(fp)==EOF){printf(Closing 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。
include randomdefault_random_engine gen;normal_distributiondouble randn(mu, sigma);double t = randn(gen);具体详见random库的normal_distribution类。
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