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分享请高手指点~如何产生100个服从标态正态分布的随机数
请各位高手指点，如何用c语言“产生100个服从指数分布（λ=0.15）的随机数”以及
“产生100个服从标态正态分布的随机数”呢？？
请大家指点指点！
“产生100个服从标态正态分布的随机数”呢？？
请大家指点指点！
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beautiful_day 2006-10-22
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很详细阿~~太感谢了~merci beaucoup~
jixingzhong 2006-10-18
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二、任意分布随机数的产生
下面提出了一种已知概率密度函数的分布的随机数的产生方法，以典型的正态分布为例来说名任意分布的随机数的产生方法。
如果一个随机数序列服从一维正态分布，那么它有有如下的概率密度函数：
（1-1）
其中μ，σ（ >0）为常数，它们分别为数学期望和均方差，如果读者对数学期望和均方差的概念还不大清楚，请查阅有关概率论的书。如果取μ =0，σ =0.2,则其曲线为
图2 正态分布的概率密度函数曲线
从图中可以看出，在μ附近的概率密度大，远离μ的地方概率密度小，我们要产生的随机数要服从这种分布，就是要使产生的随机数在μ附近的概率要大，远离μ处小，怎样保证这一点呢，可以采用如下的方法：在图2的大矩形中随机产生点，这些点是平均分布的，如果产生的点落在概率密度曲线的下方，则认为产生的点是符合要求的，将它们保留，如果在概率密度曲线的上方，则认为这些点不合格，将它们去处。如果随机产生了一大批在整个矩形中均匀分布的点，那么被保留下来的点的横坐标就服从了正态分布。可以设想，由于在μ处的f(x)的值比较大，理所当然的在μ附近的点个数要多，远离μ处的少，这从面积上就可以看出来。我们要产生的随机数就是这里的横坐标。
基于以上思想，我们可以用程序实现在一定范围内服从正态分布的随机数。程序如下：
double Normal(double x,double miu,double sigma) //概率密度函数
{
return 1.0/sqrt(2*PI*sigma) * exp(-1*(x-miu)*(x-miu)/(2*sigma*sigma));
}
double NormalRandom(double miu, double sigma,double min,double max)//产生正态分布随机数
{
double x;
double dScope;
double y;
do
{
x = AverageRandom(min,max);
y = Normal(dResult, miu, sigma);
dScope = AverageRandom(0, Normal(miu,miu,sigma));
}while( dScope > y);
return x;
}
参数说明：double miu：μ，正态函数的数学期望
double sigma：σ，正态函数的均方差
double min,double max，表明产生的随机数的范围
用如上方法，取 μ=0，σ=0.2，范围是-1~1产生400个正态随机数如图3所示：
图3 μ=0， σ=0.2，范围在-1~1时的400个正态分布的随机数分布图
取 μ=0， σ=0.05，范围是-1~1产生400个正态随机数如图4所示：
图4 μ=0，σ=0.05，范围在-1~1时的400个正态分布的随机数分布图
从图3和图4的比较可以看出， 越小，产生的随机数靠近 的数量越多，也说明了产生的随机数靠近 的概率越大。
我们，先产生4000个在0到4之间的正态分布的随机数，取μ=0，σ=0.2，再把产生的数据的数量做个统计，画成曲线，如下图5所示：
图5 μ=0， σ=0.2，范围在0~4时的4000个正态分布的随机数统计图
从图5中也可以看出，在靠近 处的产生的个数多，远离 处的产生的数量少，该图的轮廓线和概率密度曲线的形状刚好吻合。也就验证了该方法的正确性。
有了以上基础，也就用同样的方法，只要知道概率密度函数，也就不难产生任意分布的随机数，方法都是先产生一个点，然后进行取舍，落在概率密度曲线下方的点就满足要求，取其横坐标就是所要获取的随机数。
【http://www.vckbase.com/document/viewdoc/?id=1424】
需要看图以及下载代码， 请到上述链接。
下面提出了一种已知概率密度函数的分布的随机数的产生方法，以典型的正态分布为例来说名任意分布的随机数的产生方法。
如果一个随机数序列服从一维正态分布，那么它有有如下的概率密度函数：
（1-1）
其中μ，σ（ >0）为常数，它们分别为数学期望和均方差，如果读者对数学期望和均方差的概念还不大清楚，请查阅有关概率论的书。如果取μ =0，σ =0.2,则其曲线为
图2 正态分布的概率密度函数曲线
从图中可以看出，在μ附近的概率密度大，远离μ的地方概率密度小，我们要产生的随机数要服从这种分布，就是要使产生的随机数在μ附近的概率要大，远离μ处小，怎样保证这一点呢，可以采用如下的方法：在图2的大矩形中随机产生点，这些点是平均分布的，如果产生的点落在概率密度曲线的下方，则认为产生的点是符合要求的，将它们保留，如果在概率密度曲线的上方，则认为这些点不合格，将它们去处。如果随机产生了一大批在整个矩形中均匀分布的点，那么被保留下来的点的横坐标就服从了正态分布。可以设想，由于在μ处的f(x)的值比较大，理所当然的在μ附近的点个数要多，远离μ处的少，这从面积上就可以看出来。我们要产生的随机数就是这里的横坐标。
基于以上思想，我们可以用程序实现在一定范围内服从正态分布的随机数。程序如下：
double Normal(double x,double miu,double sigma) //概率密度函数
{
return 1.0/sqrt(2*PI*sigma) * exp(-1*(x-miu)*(x-miu)/(2*sigma*sigma));
}
double NormalRandom(double miu, double sigma,double min,double max)//产生正态分布随机数
{
double x;
double dScope;
double y;
do
{
x = AverageRandom(min,max);
y = Normal(dResult, miu, sigma);
dScope = AverageRandom(0, Normal(miu,miu,sigma));
}while( dScope > y);
return x;
}
参数说明：double miu：μ，正态函数的数学期望
double sigma：σ，正态函数的均方差
double min,double max，表明产生的随机数的范围
用如上方法，取 μ=0，σ=0.2，范围是-1~1产生400个正态随机数如图3所示：
图3 μ=0， σ=0.2，范围在-1~1时的400个正态分布的随机数分布图
取 μ=0， σ=0.05，范围是-1~1产生400个正态随机数如图4所示：
图4 μ=0，σ=0.05，范围在-1~1时的400个正态分布的随机数分布图
从图3和图4的比较可以看出， 越小，产生的随机数靠近 的数量越多，也说明了产生的随机数靠近 的概率越大。
我们，先产生4000个在0到4之间的正态分布的随机数，取μ=0，σ=0.2，再把产生的数据的数量做个统计，画成曲线，如下图5所示：
图5 μ=0， σ=0.2，范围在0~4时的4000个正态分布的随机数统计图
从图5中也可以看出，在靠近 处的产生的个数多，远离 处的产生的数量少，该图的轮廓线和概率密度曲线的形状刚好吻合。也就验证了该方法的正确性。
有了以上基础，也就用同样的方法，只要知道概率密度函数，也就不难产生任意分布的随机数，方法都是先产生一个点，然后进行取舍，落在概率密度曲线下方的点就满足要求，取其横坐标就是所要获取的随机数。
【http://www.vckbase.com/document/viewdoc/?id=1424】
需要看图以及下载代码， 请到上述链接。
beautiful_day 2006-10-17
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see see~~~感激不尽！！
beautiful_day 2006-10-17
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是这里面有吗？
飞哥 2006-10-17
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http://attachment.itpub.net/25/72/72_094135_1144474366.rar
－－－－－－－－－
本光盘是《计算机常用数值计算算法与程序 C++版》一书的配套光盘，盘中包括了书中所有的C++程序源代码文件，每个源程序文件的文件扩展名都使用.cpp形式。这些C++程序已经在微软公司Windows平台下的Virsual C++ 6.0环境下通过。盘中还包括由这些源程序在VC++6.0下生成的可执行文件(文件扩展名为.exe)，以及由这些程序运行后产生的结果文件(文件扩展名为.dat)。另外，还包括若干类书中所介绍算法的头文件，由文件扩展名为.h和.inl所组成。
为了方便读者实际应用书中所介绍的算法程序，本光盘专门预创建了VC++6.0的工程，以每一章建立一个工程，一共有16个工程，对应着书中的16章。全部工程包含在一个目录(文件夹)——NumComp下，该目录下一共有17个子目录(文件夹)，第一个到第十六个为每章所对应的工程文件夹，命名为ChapXX，XX表示01至16，如Chap05，表示为第五章的程序所建立了工程目录(文件夹)，第17个目录(文件夹)名为include，其中存放了本书中算法程序需要的诸头文件。在前十六个目录(文件夹)中除存放了各章所介绍的算法示例C++源程序文件，还包括几个VC++6.0工程所需要的文件，读者可以不用去动它们。在每一个ChapXX目录(文件夹)下，还有一个目录(文件夹)：debug，该目录(文件夹)中存放了ChapXX所对应的章中所有算法C++源程序生成的可执行文件和这些程序运行后生成的结果数据文件。除止之外，还有几个是VC++6.0工程所生成的文件，读者可以不用去动它们。
在每一个ChapXX目录(文件夹)下，包括一个这样的文件:ChapX.dsw，X表示1至16这16个阿拉伯数字之一，对应于这X章的工程。当进入到某一这样的目录(文件夹)中，用鼠标双击该文件名，就可以启动VC++6.0程序，并调用了该工程，这是最方便的一种启动VC++6.0的方法之一，下面就可以进行对C++程序的编辑、编译、连接、运行等工作了。具体的操作步骤，可以参阅有关VC++6.0的使用操作手册，或技术手册。
如果读者要自己另外建立VC++6.0的工程及相应的目录(文件夹)，可以参阅VC++6.0的使用操作手册，也可阅读《计算机常用数值计算算法与程序 C++版》一书的第一章“概论”中的1.8节“Visual C++ 6.0的编译运行环境”，其中有详细说明。
最后注意，在VC++ 6.0中设置好路径，特别是include目录(文件夹)的路径，否则在编译时会出现找不到头文件的错误，使编译无法正常进行。具体的设置方法请参看本书第1章的相关内容。
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本光盘是《计算机常用数值计算算法与程序 C++版》一书的配套光盘，盘中包括了书中所有的C++程序源代码文件，每个源程序文件的文件扩展名都使用.cpp形式。这些C++程序已经在微软公司Windows平台下的Virsual C++ 6.0环境下通过。盘中还包括由这些源程序在VC++6.0下生成的可执行文件(文件扩展名为.exe)，以及由这些程序运行后产生的结果文件(文件扩展名为.dat)。另外，还包括若干类书中所介绍算法的头文件，由文件扩展名为.h和.inl所组成。
为了方便读者实际应用书中所介绍的算法程序，本光盘专门预创建了VC++6.0的工程，以每一章建立一个工程，一共有16个工程，对应着书中的16章。全部工程包含在一个目录(文件夹)——NumComp下，该目录下一共有17个子目录(文件夹)，第一个到第十六个为每章所对应的工程文件夹，命名为ChapXX，XX表示01至16，如Chap05，表示为第五章的程序所建立了工程目录(文件夹)，第17个目录(文件夹)名为include，其中存放了本书中算法程序需要的诸头文件。在前十六个目录(文件夹)中除存放了各章所介绍的算法示例C++源程序文件，还包括几个VC++6.0工程所需要的文件，读者可以不用去动它们。在每一个ChapXX目录(文件夹)下，还有一个目录(文件夹)：debug，该目录(文件夹)中存放了ChapXX所对应的章中所有算法C++源程序生成的可执行文件和这些程序运行后生成的结果数据文件。除止之外，还有几个是VC++6.0工程所生成的文件，读者可以不用去动它们。
在每一个ChapXX目录(文件夹)下，包括一个这样的文件:ChapX.dsw，X表示1至16这16个阿拉伯数字之一，对应于这X章的工程。当进入到某一这样的目录(文件夹)中，用鼠标双击该文件名，就可以启动VC++6.0程序，并调用了该工程，这是最方便的一种启动VC++6.0的方法之一，下面就可以进行对C++程序的编辑、编译、连接、运行等工作了。具体的操作步骤，可以参阅有关VC++6.0的使用操作手册，或技术手册。
如果读者要自己另外建立VC++6.0的工程及相应的目录(文件夹)，可以参阅VC++6.0的使用操作手册，也可阅读《计算机常用数值计算算法与程序 C++版》一书的第一章“概论”中的1.8节“Visual C++ 6.0的编译运行环境”，其中有详细说明。
最后注意，在VC++ 6.0中设置好路径，特别是include目录(文件夹)的路径，否则在编译时会出现找不到头文件的错误，使编译无法正常进行。具体的设置方法请参看本书第1章的相关内容。
