使用C++的高斯分布没有均值和标准偏差

Gaussian distribution using C++ no mean and standard devition

本文关键字：标准 C++ 高斯分布使用更新时间：2023-10-16

我已经一致生成了随机数。现在我想使用高斯(正态)分布生成随机数。我不知道平均值和标准差。我读过这篇文章：http://www.johndcook.com/cpp_TR1_random.html#normal，但它需要一个平均值和标准差！我也知道Box-Muller变换是常用的。这样可以正确地生成具有正态分布的值。但我还是不知道平均值和标准偏差。请不要助推。有人能帮忙吗？

当你生成均匀分布(在一个段中)的随机数时，你需要两个参数：段的下边界和段的上边界。通常，它们分别是0和1，所以您可以从[0..1]范围中获得数字。

现在，要生成正态分布的数字，还需要两个参数：均值和标准差。然而，它们有着不同的含义。平均值是一个你生成的数字将围绕其聚集的数字：如果你指定，比如说15，你可能会看到11、17、13、21、9、12、14、11等，但(通常)不会看到290或-562。标准差(sigma)基本上决定了生成的数字与平均值的偏离程度。严格地说，可能会产生任何数量级的数字：即使你指定了平均值0和西格玛1e-6，你仍然可能得到1000——但这不太可能。

根据经验，几乎所有生成的数字都在[mean - 3 * sigma .. mean + 3 * sigma]范围内，我敢打赌，在你的生活中，你不会看到任何超出[mean - 5 * sigma .. mean + 5 * sigma]范围的数字。

有一个"标准"正态分布的概念：均值=0，西格玛=1。这意味着你得到的数字大多在[-3..3]范围内。

我希望它能有所帮助！