[feiq]正态分布的概率密度函数为[feiq]正态分布的概率密度函数为
正态分布随机数生成实验
正态分布的概率密度函数为
2,，，1()y,
f(y),exp,,,,,,2 2,2,,，，正态分布随机数
正态分布随机数是经常使用的随机数。其生成方法为:设与为两个独立vv12生成的均等分布随机数，则
u,cos(2,v),2log(v) (2.8) 12为正态分布随机数。
以上是μ=0，σ=1的随机数，生成任意随机数的方法是:
,，u*,
实验步骤:编写程序，生成10000个以上100以内的随机数，把0-100划分为若干个相等的区间，...
[feiq]正态分布的概率密度函数为
正态分布随机数生成实验
正态分布的概率密度函数为
2,，，1()y,
f(y),exp,,,,,,2 2,2,,，，正态分布随机数
正态分布随机数是经常使用的随机数。其生成方法为:设与为两个独立vv12生成的均等分布随机数，则
u,cos(2,v),2log(v) (2.8) 12为正态分布随机数。
以上是μ=0，σ=1的随机数，生成任意随机数的方法是:
,，u*,
实验步骤:编写程序，生成10000个以上100以内的随机数，把0-100划分为若干个相等的区间，统计各区间内随机数的个数，绘制直方图。 Random rand=new Random(); Rand.NextDouble()*100+50
import random
import math
def Gaussian(miu,delta):
v1=random.random()
v2=random.random()
temp= math.cos(2*math.pi*v1)*math.sqrt(-2*math.log(v2))
return temp*delta+miu counts={}
for i in range(10000):
g=Gaussian(50,100)
if counts.has_key(int(g)):
counts[int(g)]+=1
else:
counts[int(g)]=1 for each in counts:
print each,counts[each]
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