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...
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将原二维高斯分布映射到ρ~(0,1),θ~(0,1),高度为1的二维均匀分布内,并计算出其数值的对应关系,于是便将问题解决。
Box-muller 算法应对一般的需求足够了,但是要生成大量服从正态分布的随机数时,Ziggurat 算法效率会更高一点。 参考: https://www.taygeta.com/random/gaussian.html // Box-Muller的介绍 https://cosx.org/2015/06/generating-normal-distr-variates // 对比介绍 ...
定理(Box-Muller变换):如果随机变量U1和U2是IID的,且U1,U2 ~Uniform[0, 1],则 Z0和Z1独立且服从标准正态分布。 如何来证明这个定理呢?这需要用到一些微积分中的知识,首先回忆一下二重积分化为极坐标下累次积分的方法: 假设现在有两个独立的标准正态分布 X~N(0,1) 和 Y~N(0,1),由于二者相互独立,则...
在Box-Muller算法中,改变n维球面原点是指通过对n维球面上的点进行平移操作,将球面的中心点移动到新的位置。 Box-Muller算法是一种用于生成服从正态分布的随机数的方法。它基于极坐标转换和中心极限定理的原理,通过生成两个独立且服从均匀分布的随机数,然后将它们转换为服从正态分布的随机数。
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...
Box-Muller 原理 虽然无法直接用逆变换方法生成一维正态分布,但我们却能通过先生成二维的正态分布,利用上面一节的性质,生成一维正态分布。 而Box-Muller 就是巧妙生成二维正态分布样本点的方法。 首先,我们来看看二维正态分布可以认为是两个维度是独立的,每个维度都是正态分布。此时,其 PDF 可以写成两个一维正态...
均匀分布(uniform distribution)很容易采样,比如在计算机中生成[0,1]之间的伪随机数序列,就可以看成是一种均匀分布。 而我们常见的概率分布,无论是连续的还是离散的分布,都可以基于Uniform(0,1)的样本生成,即可以通过均匀分布来产生服从任意分布的随机数。例如正态分布(normal distribution)可以通过Box−Muller变换得...