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怎樣產生標準分佈或高斯分佈的隨機數

這裡有一個由 Marsaglia 首創 Knuth 推薦的方法:
    #include <stdlib.h>
    #include <math.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);

		X = V1 * sqrt(-2 * log(S) / S);
	    } else
		X = V2 * sqrt(-2 * log(S) / S);

	    phase = 1 - phase;

	    return X;
	}

以上程式碼是基於Box-Muller方法,基本思想是生成兩組獨立的隨機數U和V,這兩組數在(0,1]上均勻分佈,用U和V生成兩組獨立的標準常態分佈隨機變數X和Y:

X = \sqrt{- 2 \ln U} \, \cos(2 \pi V) ,
Y = \sqrt{- 2 \ln U} \, \sin(2 \pi V)
這個方程的提出是因為二自由度的卡方分佈(見性質4)很容易由指數隨機變數(方程中的lnU)生成。因而通過隨機變數V可以選擇一個均勻環繞圓圈的角度,用指數分佈選擇半徑然後變換成(正態分佈的)x,y座標。