一般有兩種算法:算法一產(chǎn)生12個(0,1)平均分布的隨機函數(shù),用大數(shù)定理可以模擬出正態(tài)分布。算法二用到了數(shù)學中的雅可比變換,直接生成正態(tài)分布,但此算法在計算很大規(guī)模的數(shù)時 會出現(xiàn)溢出錯誤。
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error\n);}}把生成的數(shù)據(jù)放入txt文件中,再導入matlab中,查看是否符合正態(tài)分布。matlab中用normplot()畫圖如下:很接近紅線,說明很符合正態(tài)分布。再用以下代碼進行精確性分析:得到H1=0,說明確實是正態(tài)分布。。
利用瑞利分布得正態(tài)分布隨機數(shù) y1,y2 再按要求線性縮放一下到[0.01,2] 區(qū)間。
Rand(idum) 是隨機數(shù)發(fā)發(fā)生器(0~1),idum為種子。如果使用C語言的隨機數(shù),則上面不需要傳入種子。
1、C語言中計算一個數(shù)的N次方可以用庫函數(shù)pow來實現(xiàn)。
2、利用瑞利分布得正態(tài)分布隨機數(shù) y1,y2 再按要求線性縮放一下到[0.01,2] 區(qū)間。
3、error\n);}}把生成的數(shù)據(jù)放入txt文件中,再導入matlab中,查看是否符合正態(tài)分布。matlab中用normplot()畫圖如下:很接近紅線,說明很符合正態(tài)分布。再用以下代碼進行精確性分析:得到H1=0,說明確實是正態(tài)分布。。
4、既然產(chǎn)生的不是偽隨機數(shù),那么隨機源就是問題的關鍵。隨機源可以通過偵聽和統(tǒng)計系統(tǒng)中的各種事件來模擬實現(xiàn);這是一個很難的問題。通過C調(diào)用Matlab的功能就簡單多了。
C語言中計算一個數(shù)的N次方可以用庫函數(shù)pow來實現(xiàn)。
一般有兩種算法:算法一產(chǎn)生12個(0,1)平均分布的隨機函數(shù),用大數(shù)定理可以模擬出正態(tài)分布。算法二用到了數(shù)學中的雅可比變換,直接生成正態(tài)分布,但此算法在計算很大規(guī)模的數(shù)時 會出現(xiàn)溢出錯誤。
利用瑞利分布得正態(tài)分布隨機數(shù) y1,y2 再按要求線性縮放一下到[0.01,2] 區(qū)間。
x[i]);fprintf(fp,%lf\t,x[i]);if(i%5==4){printf(\n);}}if(fclose(fp)==EOF){printf(Closing error\n);}}把生成的數(shù)據(jù)放入txt文件中,再導入matlab中,查看是否符合正態(tài)分布。
include randomdefault_random_engine gen;normal_distributiondouble randn(mu, sigma);double t = randn(gen);具體詳見random庫的normal_distribution類。