Box-Muller,一般是要得到服从正态分布的随机数, 基本思想: 先得到服从均匀分布的随机数; 然后再将服从均匀分布的随机数转变为服从正态分布. Box-Muller 是产生随机数的一种方法。Box-Muller 算法隐含的原理非常深奥,但结果却是相当简单。 如果在 (0,1] 值域内有两个一致的随机数字 U1 和 U2, 可以使用以下两...
方法一:由均匀分布的随机数来产生 一个简单可行的并且容易编程的方法是:求12个在(0,1)上均匀分布的和,然后减6(12的一半)。这种方法可以用在很多应用中,这12个数的和是Irwin-Hall分布;选择一个方差12。但此推导的结果限制在(-6,6)之间,并且密度为12。 方法二:Box-Muller方法 Box-Muller方法是以两组独立的...
该算法是基于高斯的归一化分布实现的,生成的随机数符合正态分布。 具体实现步骤如下: 1.生成两个[0,1)之间的均匀随机数u1和u2; 2.计算z1=sqrt(-2*log(u1))*cos(2*pi*u2)和z2=sqrt(-2*log(u1))*sin(2*pi*u2); 3.将其中一个数存起来,返回另一个数。每次调用函数就会返回两个正态分布随机数...
int a = rand() % 51 + 13; //产生13~63的随机数 分析：取模即取余，rand()%51+13我们可以看成两部分：rand()%51是产生 0~50 的随机数，后面+13保证 a 最小只能是 13，最大就是 50+13=63。最后给出产生 13~63 范围内随机数的完整代码：#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include ...
随机生成一百个1至100的随机数。include <stdio.h> include <stdlib.h> include define N 100 int main(int argc, char *argv[]){ int i;int a[N];srand(time(NULL));for(i=0;i<N;i++)a[i]=rand()%100+1;printf("生成的随机数为:\n");for(i=0;i<N;i++){ printf("%5...
);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。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。。。
最近上通信建模这门课时范平志老师布置的这个作业,我做好后传上来方便后人参考,包括了三个C语言程序,分别产生服从正态分布、瑞利分布、泊松分布的随机数。程序是是用的C语言编写,备有大量注释,浅显易懂,且全部调试通过。如果要画直方图,可用matlab或excel等软件导入.txt文件进行绘图。
C/C++怎样产生随机数:这里要用到的是rand()函数, srand()函数,C语言/C++里没有自带的random(int number)函数。 (1) 如果你只要产生随机数而不需要设定范围的话,你只要用rand()就可以了:rand()会返回一随机数值, 范围在0至RAND_MAX 间。RAND_MAX定义在stdlib.h, 其值为2147483647。
正如你所说的，随机数会给出均匀分布的随机数。为了生成正态分布的变量，可以使用实现简单的Box-Muller ...
1 生成随机数 一般c语言中提供了随机数生成函数, 其一是伪随机数--rand:用于返回一个0-32767之间的伪随机数; 其二是随机种子函数--srand:用来初始化随机数发生器的随机种子 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include int main() { int i,...