box 和 muller 在 1958 年给出了由均匀分布的随机变量生成正态分布的随机变量的算法。设 u1, u2 是区间 (0, 1) 上均匀分布的随机变量,且相互独立。
主要参考《numerical recipes in c++ 2/e》p.292~p.294 和《simulation modeling and analysis 3/e》p.465~p.466。
box 和 muller 在 1958 年给出了由均匀分布的随机变量生成正态分布的随机变量的算法。设 u1, u2 是区间 (0, 1) 上均匀分布的随机变量,且相互独立。令
x1 = sqrt(-2*log(u1)) * cos(2*pi*u2);
x2 = sqrt(-2*log(u1)) * sin(2*pi*u2);
那么 x1, x2 服从 n(0,1) 分布,且相互独立。等于说我们用两个独立的 u(0,1) 随机数得到了两个独立的 n(0,1)随机数。
marsaglia 和 bray 在 1964 年提出了一种改进算法,避免使用三角函数。以下的实现代码用的就是这种改进算法。
//
// gaussian random number generator class
// ref. ``numerical recipes in c++ 2/e'', p.293 ~ p.294
//
public class gaussianrng
{
int iset;
double gset;
random r1, r2;
public gaussianrng()
{
r1 = new random(unchecked((int)datetime.now.ticks));
r2 = new random(~unchecked((int)datetime.now.ticks));
iset = 0;
}
public double next()
{
double fac, rsq, v1, v2;
if (iset == 0) {
do {
v1 = 2.0 * r1.nextdouble() - 1.0;
v2 = 2.0 * r2.nextdouble() - 1.0;
rsq = v1*v1 + v2*v2;
} while (rsq >= 1.0 || rsq == 0.0);
fac = math.sqrt(-2.0*math.log(rsq)/rsq);
gset = v1*fac;
iset = 1;
return v2*fac;
} else {
iset = 0;
return gset;
}
}
}
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