double Normal_rand(double u, double d, int nnum_i)
{//生成一个以u为均值,d为均方差的正态随机数,大数取nnum_i
if(d<=0)return(u);
int nnum=nnum_i;
double sum_nnum=0.0;
int i;
//srand((unsigned)time(NULL));
for(i=0;i<nnum;i++)
{
sum_nnum+=(double)rand()/RAND_MAX;
}
///////////////////////////
//以下采取了中心极限定理,
//由多个均匀分布产生服从正态的随机数,
//均匀分布均值是0.5,方差是1/12,
//n个均匀分布的随机变量和减(n*0.5)
//再除以根号下n*(1/12)应当近似服从N(0,1),
//在此n取nnum
//////////////////////////
return(u+d*(sum_nnum-nnum/2)/(double)sqrt(nnum/12));
}
double Normal_rand(double u,double d)
{//生成一个以u为均值,d为均方差的正态随机数x,采用反函数法
double u1,u2,z,x;
if(d<=0)return(u);
u1=(double)rand()/(double)RAND_MAX;
u2=(double)rand()/(double)RAND_MAX;
if(u1>0.0000000000000000)
z=sqrt(-2*log(u1))*sin(2*Pi*u2);
else z=0;
x=u+d*z;
return(x);
}生成正态随机分布数
最新推荐文章于 2025-08-24 11:04:42 发布
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