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          使用了 G. E. P. Box、M. E. Muller 和 G. Marsaglia 的極坐標法 (polar method)生成符合高斯分布的隨機數
          

           1#include <time.h>
          
           2#include <stdio.h>
          
           3#include <stdlib.h>
          
           4#include <math.h>
          
           5
          
           6/*生成符合0-1均勻分布的隨機數*/
          
           7double randf()
          
           8{
          
           9    return (double)rand()/RAND_MAX;
          
          10}
          
          11
          
          12
          
          13/* 高斯分布隨機數生成器 */
          
          14/* 均值 m, 標準差 s */
          
          15double randomGaussian(double m, double s)    
          
          16{                        
          
          17    double x1, x2, w, y1;
          
          18    static double y2;
          
          19    static bool haveNext= false;
          
          20
          
          21    if (haveNext)                
          
          22    {
          
          23        y1 = y2;
          
          24        haveNext = false;
          
          25    }
          
          26    else
          
          27    {
          
          28        do 
          
          29        {
          
          30            x1 = 2.0 * randf() - 1.0;
          
          31            x2 = 2.0 * randf() - 1.0;
          
          32            w = x1 * x1 + x2 * x2;
          
          33        }
          
          34        while ( w >= 1.0 || w==0);
          
          35        
          
          36        w = sqrt( (-2.0 * log( w ) ) / w );
          
          37        y1 = x1 * w;
          
          38        y2 = x2 * w;
          
          39        haveNext = true;
          
          40    }
          
          41    
          
          42    return( m + y1 * s );
          
          43}
          
          44
          
          45void main()
          
          46{
          
          47    srand((unsigned)time( NULL )); //初始化隨機種子
          
          48
          
          49    //生成10個服從均值為0  標準差為1的高斯分布的隨機數
          
          50    double tmp;
          
          51
          
          52    for(int i=0;i<10;i++)
          
          53    {
          
          54        tmp=randomGaussian(0,1);
          
          55        printf("%f\n",tmp);
          
          56    }
          
          57}
          
結果圖：
          

          
參考：http://www.taygeta.com/random/gaussian.html 

	
          posted on 2009-02-26 15:22 何克勤 閱讀(1355) 評論(0)  編輯  收藏  
          

          







          
	    
    




          





          


          

	
          
		
          
				
		
	
		
          
		
		
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