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C语言 产生标准正态分布或高斯分布 随机数

C语言 产生标准正态分布或高斯分布 随机数

作者: 黎涛note | 来源:发表于2020-05-29 15:52 被阅读0次

    C语言 产生标准正态分布或高斯分布 随机数

    产生正态分布或高斯分布的三种方法:

    1. 运用中心极限定理(大数定理)

    #include <stdio.h>
    #include <stdlib.h>
    #include <math.h>
    #define NSUM 25
    
     double gaussrand() {
          double x = 0;
          int i; 
          for(i = 0; i < NSUM; i++) 
          {         
                x += (double)rand() / RAND_MAX;
          }  
          x -= NSUM / 2.0; 
          x /= sqrt(NSUM / 12.0);  
         return x;
     }
    

    2.利用有box 和 muller 提供的,在 knuth的网上讨论过的方法 (比较常用的方法)
    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,
    可以使用以下两个等式中的任一个算出一个正态分布的随机数字 Z:

    Z = R * cos( θ ) 或 Z = R * sin( θ )

    其中, R = sqrt(-2 * ln(U2)), θ = 2 * π * U1

    正态值 Z 有一个等于 0 的平均值和一个等于 1 的标准偏差,可使用以下等式将 Z 映射到一个平均值为 m、标准偏差为 sd 的统计量 X:

    X = m + (Z * sd)

    C代码: (计算机编程中, log函数==ln()函数,以e为底的自然对数, log10 才是以10为底的函数)

    #include <stdlib.h>
    #include <stdio.h>
    #define PI 3.141592654
    double gaussrand( )
    {
         static double U, V; 
         static int phase = 0;
         double z;  
         if(phase == 0) 
         {           
              U = rand() / (RAND_MAX + 1.0); 
              V = rand() / (RAND_MAX + 1.0);           
              Z = sqrt(-2.0 * log(U))* sin(2.0 * PI * V);  
          } else {         
              Z = sqrt(-2.0 * log(U)) * cos(2.0 * PI * V); 
          } 
         phase = 1 - phase; 
         return Z; 
    }
    

    C++代码:

    #include <cstdlib>
    #include <cmath>
    #include <limits>
    double generateGaussianNoise(double mu, double sigma)  {
          const double epsilon = std::numeric_limits<double>::min();
          const double two_pi = 2.0*3.14159265358979323846;
    
          static double z0, z1; 
          static bool generate;
          generate = !generate; 
          if (!generate)
               return z1 * sigma + mu; 
          double u1, u2; 
          do { 
               u1 = rand() * (1.0 / RAND_MAX); 
               u2 = rand() * (1.0 / RAND_MAX); 
          } while ( u1 <= epsilon ); 
          z0 = sqrt(-2.0 * log(u1)) * cos(two_pi * u2);
          z1 = sqrt(-2.0 * log(u1)) * sin(two_pi * u2);
          return z0 * sigma + mu; 
    }
    

    3 使用最初有marsaglia 提供的方法

    #include <stdlib.h>
    #include <stdio.h>
    double gaussrand()  {
           static double V1, V2, S; 
           static int phase = 0;
           double X; 
           if(phase == 0) { 
                 do{ 
                        double U1 = (double)rand() / RAND_MAX; 
                        double U2 = (double)rand() / RAND_MAX;                 
                        V1 = 2 * U1 - 1;
                        V2 = 2 * U2 - 1; 
                        S  = V1 * V1 + V2 * V2; 
                 }while( S >= 1 || S ==0) 19      
                 X = V1 * sqrt (-2 * log(S) / S); 
           }else{            
                 X = V2 * sqrt(-2 * log(S) / S); 
           } 
           phase = 1 - phase; 
           return X; 
    }
    

    参考: http://blog.chinaunix.net/uid-22666248-id-357093.html
    https://en.wikipedia.org/wiki/Box%E2%80%93Muller_transform

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