Box-Muller 方法还有一种形式,称为极坐标形式,属于拒绝采样方法。 1. 生成独立的 u, v 和 s 分别生成 [0, 1] 均匀分布 u 和 v。令 。如果 s = 0或 s ≥ 1,则丢弃 u 和 v ,并尝试另一对 (u , v)。因为 u 和 v 是均匀分布的,并且因为只允许单位圆内的点,所以 s 的值也将均匀分布在开...
Box-Muller 方法通过两个服从 [0, 1] 均匀分布的样本 u1和u2,转换成独立的角度和半径样本,具体过程如下 生成[0, 1] 的均匀分布 u1,利用逆变换采样方法转换成 exp(1) 样本,此为二维平面点半径 r 生成[0, 1] 的均匀分布 u2,乘以 ,即为样本点的角度 将r 和 理解了整个过程的意义,下面的代码就很直白。
Box-Muller公式是一种生成服从正态分布的随机数的方法,它是由George E. P. Box和Mervin E. Muller在1958年提出的。正态分布在统计学和概率论中具有重要的应用,因此生成服从正态分布的随机数是很有意义的。 Box-Muller公式的原理是利用两个独立的均匀分布的随机数生成两个独立的标准正态分布的随机数。首先,从0...
Box-Muller公式是一种用于生成服从正态分布的随机数的方法。它是由George E. P. Box和Mervin E. Muller在20世纪50年代提出的。 正态分布是一种常见的概率分布,在统计学和概率论中有广泛的应用。它具有钟形曲线的特点,均值处于曲线的中心,标准差决定了曲线的宽窄程度。 Box-Muller公式的基本思想是通过对均匀分布...
在（0,1]值域内若存在两个独立一致的随机数U1和U2，利用Box-Muller方法可生成正态分布随机数Z。Z的计算可通过以下两个公式之一实现：Z = R * cos(θ)或 Z = R * sin(θ)其中，R = sqrt(-2 * ln(U2))，θ = 2 * π * U1。正态值Z具有零平均值和单位标准差，通过以下公式将Z映射...
其实,我们这里使用和这个平方和技巧相同的方法。进行变形,就可以神奇的得到BoxMuller了～ 过程如下: 使用两个正态分布的概率密度函数 以及 用上述的化为极坐标的技巧, 将x=rcos(theta), y=rsin(theta) 这样可以得到极坐标上的两个正交的服从正态分布的变量 ...
1. Ziggurat 算法与 Box-muller 算法的效率比较 2. Box-Muller a. 一般形式 因函数调用较多,速度慢,当u接近0时存在数值稳定性问题 先假设 。 用Box-Muller方法,随机抽出两个从 均匀分布的数字 和 。然后 那 和 都是正态分布的。 证明可用极坐标,请参考教科书中的Box-Muller方法。
Box-Muller方法的证明
Box-Muller算法是一种利用均匀分布生成正态分布随机数的方法。其基本原理如下: 生成两个独立的均匀分布随机数 U1U1U1 和U2U2U2,它们都在区间 [0,1)[0, 1)[0,1) 内。 计算两个独立的正态分布随机数 Z0Z0Z0 和Z1Z1Z1,公式如下: [ Z0 = \sqrt{-2 \ln(U1)} \cos(2\pi U2) ] [ Z1 = \...