我这里有一个代码,它产生的平均0f 1和std偏差为0.5的随机数.但是我如何修改这个代码,以便我能够确定任何给定均值和方差的高斯随机数？
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#ifndef M_PI
#define M_PI 3.14159265358979323846
#endif
double drand() /* uniform distribution,(0..1] */
{
return (rand()+1.0)/(RAND_MAX+1.0);
}
double random_normal()
/* normal distribution,centered on 0,std dev 1 */
{
return sqrt(-2*log(drand())) * cos(2*M_PI*drand());
}
int main()
{
int i;
double rands[1000];
for (i=0; i<1000; i++)
rands[i] = 1.0 + 0.5*random_normal();
return 0;
}
解决方法
I have a code here which generates random numbers having a mean 0f 1
and std deviation of 0.5. but how do i modify this code so that i can
denerate gaussian random numbers of any given mean and variance?
如果x是来自具有平均μ和标准偏差σ的高斯分布的随机变量,则αxβ将具有平均αμβ和标准偏差|α|σ.
实际上,您发布的代码已经进行了这种转换.它以随机变量开始,均值为0,标准差为1(从函数random_normal获得,实现Box–Muller transform),然后通过乘法将其转换为均值为1且标准差为0.5(在rands数组中)的随机变量加成：
double random_normal(); /* normal distribution,std dev 1 */ rands[i] = 1.0 + 0.5*random_normal();