首 先需要 gsl_rng_alloc() 一个对应的类型,然后 gsl_rng_set() 设置 seed,gsl_rng_free() 释放。同时还可以通过环境变量 GSL_RNG_TYPE 和 GSL_RNG_SEED 以及函数 gsl_rng_env_setup() 获取,然后通过设定对应的生成器就可以利用 gsl_rng_uniform() 产生 [0, 1) 的均匀分布,gsl_rng_uniform_pos() ...
x[i] = xl[i] + gsl_rng_uniform_pos (r) * (xu[i] - xl[i]); }{ double fval = GSL_MONTE_FN_EVAL (f, x);/* recurrence for mean and variance */double d = fval - m; m += d / (n + 1.0); q += d * d * (n / (n + 1.0)); ...
首 先需要 gsl_rng_alloc() 一个对应的类型,然后 gsl_rng_set() 设置 seed,gsl_rng_free() 释放。同时还可以通过环境变量 GSL_RNG_TYPE 和 GSL_RNG_SEED 以及函数 gsl_rng_env_setup() 获取,然后通过设定对应的生成器就可以利用 gsl_rng_uniform() 产生 [0, 1) 的均匀分布,gsl_rng_uniform_pos() ...
both gsl_rng_uniform() and gsl_rng_uniform_pos() generate random numbers between 0 and 1 while the former includes 0 the latter excludes it and both of them exclude 1. now why is it that it does not generate 1.0 ? probably numbers as high as 0.9999 might be good approximation to 1.0...
首 先需要 gsl_rng_alloc() 一个对应的类型,然后 gsl_rng_set() 设置 seed,gsl_rng_free() 释放。同时还可以通过环境变量 GSL_RNG_TYPE 和 GSL_RNG_SEED 以及函数 gsl_rng_env_setup() 获取,然后通过设定对应的生成器就可以利用 gsl_rng_uniform() 产生 [0, 1) 的均匀分布,gsl_rng_uniform_pos()...